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Si usa Google Maps para planificar sus viajes al trabajo u otros viajes, es posible que haya notado cuán apta se ha vuelto la aplicación para predecir el tráfico. Sabe que la forma más rápida de salir de la ciudad podría ser tomar la autopista, pero Google le dice que tome las carreteras de superficie. Unos minutos más tarde está en camino, mientras la carretera está repleta. Media hora antes debió haber ocurrido un accidente o se acaba de colocar un corte de ruta para dar paso a obras de infraestructura. Estás feliz, pero al mismo tiempo no puedes evitar preguntarte: ¿cómo diablos lo lograron?

Uno de los principales activos de Google son los datos. Montones. Si tiene los servicios de ubicación activados (eso es suficiente para Android) y Google Maps está abierto (para dispositivos Apple), Google se alimentará con un flujo de bits anónimos que hablan de ubicación, velocidad relativa e itinerario. Usando estos datos, tanto de pasajeros de automóviles como de peatones, Google utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir atascos de tráfico. ¿Una gran cantidad de automóviles acaba de comenzar a moverse un 30% más lento de lo que debería? Un par de minutos más tarde, Google le advierte que cambie su ruta, una ruta que Google optimizó teniendo en cuenta las masas de vehículos en constante cambio en tiempo real. Por supuesto, Google también puede predecir el futuro. Decenas de datos históricos le otorgan a Google una capacidad de clarividencia. Esta predicción se realiza en base a los datos que estaban disponibles el mismo día, la última semana, el último mes o el último año, en función de si era un día festivo, un día laborable o simplemente un fin de semana normal. Incluso puede saber si hay un maratón con nada más que datos de ubicaciones.

Por supuesto, los datos de tráfico provienen de múltiples fuentes para que se consideren confiables. Además de los teléfonos inteligentes, Google emplea sensores inteligentes en ubicaciones clave y datos de las autoridades locales. También incorpora datos de tráfico e incidentes alimentados por la aplicación Waze y su comunidad. Waze, la aplicación de navegación, fue comprada por Google en 2013 por mil millones de dólares.

A medida que más y más conductores usan la aplicación, las predicciones de tráfico se vuelven más confiables porque Google Maps puede ver la velocidad promedio de los autos que viajan por la misma ruta sin malinterpretar la parada de café de la mañana de alguien como un atasco de tráfico. Del mismo modo, si vive en una ciudad o país con pocos usuarios de Google Maps, la predicción del tráfico será deficiente o no se activará en absoluto.

Sin embargo, Google no está solo, aunque su aplicación Maps es la más utilizada. Microsoft está trabajando actualmente en el Proyecto de predicción de tráfico con socios selectos para ayudar a predecir los atascos de tráfico con hasta una hora de antelación. Nuevamente, se trata de Big Data, procesando todos los datos de tráfico, incluidos los números históricos cuando estén disponibles, de los departamentos de transporte, las cámaras de carretera, los mapas de tráfico de Microsoft Bing e incluso las redes sociales de los conductores.

Un informe reciente muestra que Estados Unidos desperdiciará $2.8 billones atascados en el tráfico para 2030. ¿La solución? Automóviles autónomos (estos conducen de manera constante y optimizan constantemente la velocidad en relación con otros automóviles), soluciones de atascos de tráfico como las que ofrecen G Maps y Microsoft (hasta que todos los automóviles sean autónomos) y, espera, menos automóviles. Sí, la mejor solución para solucionar los atascos de tráfico es dejar de tener coche propio y empezar a utilizar el transporte público.

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