Dai dati di posizione aggregati e resi anonimi alle previsioni basate su dati storici e machine learning: così Google Maps calcola traffico e tempi di percorrenza in auto. E con l’integrazione di Gemini l’interazione è sempre più naturale
24 febbraio – 09:16 – MILANO
Google Maps o Waze. Sono questi due i navigatori usati oggi da gran parte degli automobilisti, favoriti dalla presenza ormai capillare sulle auto moderne di schermi e sistemi simili a quelli degli smartphone (Android Auto e Apple CarPlay). Waze, anch’esso di proprietà Google, è in crescita ma resta meno conosciuto, mentre è più difficile trovare qualcuno che non abbia mai consultato Google Maps. Il software americano al primo approccio sembra magico: individua il percorso più rapido e soprattutto “legge” il traffico, colorando i tratti dal verde al rosso a seconda del livello di congestione. Come ci riesce?
TRAFFICO E TEMPI—
A spiegare i meccanismi di Maps per leggere il traffico in tempo reale ci ha pensato, in varie occasioni, lo stesso colosso di Mountain View. Il principale “segreto” è la grande diffusione dell’applicazione: potendo contare su una porzione enorme di utenti che utilizzano il servizio in quel momento, Google, tramite la connessione a internet degli smartphone, riesce ad aggregare tantissimi dati anonimi. Questi hanno una doppia utilità. Da un lato vengono utilizzati per determinare in tempo reale la congestione sulle strade, in modo da proporre eventuali percorsi alternativi ad altri automobilisti in transito. Dall’altro, invece, vengono archiviati affinché costituiscano una base “storica” per quel tratto in quel giorno e in quell’ora. Incrociando i due elementi con tecniche avanzate di machine learning, l’applicazione può stimare le condizioni che l’automobilista troverà all’arrivo in un determinato tratto, combinando condizioni attuali e andamento storico. Così viene fuori una previsione accurata dei tempi di percorrenza, usata per il calcolo dei percorsi e degli orari di arrivo. Alla precisione di Google Maps contribuiscono inoltre informazioni provenienti da terzi, come enti locali o dipartimenti nazionali, senza dimenticare le segnalazioni degli automobilisti che, con pochi tocchi sullo schermo dell’auto, possono segnalare la presenza di incidenti o interventi di manutenzione su strada. In questo modo i tempi di percorrenza risultano nella maggior parte dei casi molto attendibili, posto che l’efficacia del sistema dipende dalla quantità di dati disponibili e dalla connessione alla rete: in aree poco trafficate o in caso di eventi improvvisi, la stima può richiedere qualche minuto per aggiornarsi.
GEMINI—
Il traffico è un vantaggio competitivo ormai consolidato di Google Maps. Tra qualche tempo è probabile che lo diventi anche Gemini, l’assistente virtuale di Google con intelligenza artificiale che, aggiornamento dopo aggiornamento, assume un ruolo via via più centrale nell’esperienza d’uso di Maps. Gemini in auto è un’introduzione recente, e Google ne sta ampliando progressivamente le funzioni. Il controllo vocale della navigazione era già possibile con il predecessore Google Assistant, ma con l’integrazione di Gemini l’interazione è diventata più naturale e conversazionale, permettendo richieste più articolate e contestuali. Gemini può cercare tra i dettagli dei luoghi lungo il percorso e le recensioni per rispondere a domande complesse, ad esempio: “Ehi Google, mi è venuta voglia di pizza. Ci sono delle buone pizzerie aperte vicine alla mia destinazione?”. Il dialogo con l’assistente intelligente, peraltro, può proseguire senza interruzioni, perciò se una delle proposte sembra promettente si può approfondire chiedendo, ad esempio, se il locale accetta animali o cosa ne pensano i clienti che hanno lasciato una recensione. L’obiettivo è rendere l’interazione più fluida e spontanea, riducendo la necessità di toccare lo schermo così da lasciare il conducente al compito più importante: guidare.
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