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DeepMind는 자사의 AI가 Google Maps 여행 시간 추정치를 최대 50 % 향상했다고 주장합니다.
• 전 세계 220 개 이상의 국가와 지역에서 매일 10 억 킬로미터 이상이 Google지도로 주행합니다.
• 2020 년 초에 폐쇄가 시작되었을 때 전 세계 트래픽이 최대 50 % 감소했습니다. 그 이후로 일부 지역은 점진적으로 재개되고 다른 지역은 제한을 유지합니다.
• DeepMind와 협력함으로써 우리는 Graph Neural Networks로 알려진 머신 러닝 아키텍처를 사용하여 부정확한 ETA의 비율을 더욱 줄일 수있었습니다. 베를린, 자카르타, 상파울루, 시드니, 도쿄, 워싱턴과 같은 곳에서 크게 개선되었습니다. 이 기술을 통해 Google지도는 아직 시작되지 않은 속도 저하의 영향을 받을지 여부를 더 잘 예측할 수 있습니다. Google지도가 교통 데이터를 제공 한 13 년 대부분 동안 과거 교통 패턴은 도로상의 상황이 어떻게 생겼는지에 대한 신뢰할 수있는 지표 였지만 항상 그런 것은 아닙니다.
• 우리의 실험은 주요 도로의 일부가 아닌 인접 도로를 포함하도록 확장함으로써 예측력의 향상을 입증했습니다.
• 예를 들어, 옆길의 정체가 더 큰 도로의 교통 체증에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 생각해보십시오.
• 단순한 2 세그먼트 경로에서 수백 개의 노드를 포함하는 더 긴 경로에 이르기까지 길이와 복잡성이 다양할 수있는 각 수퍼 세그먼트는 그럼에도 불구하고 동일한 그래프 신경망 모델로 처리할 수 있습니다.
• 우리 모델은 학습 중 학습률을 자동으로 조정하여 이전보다 더 높은 품질을 달성했을뿐만 아니라 학습률을 자동으로 낮추는 방법도 배웠습니다.
• 트래픽을 예측하고 경로를 구축하기 위해 시간 경과에 따른 과거 패턴에 의존하는 대신 Google은 이제 지난 2 ~ 4 주 동안의 최신 패턴을 사용하고 있습니다.
• 이 모델은 지도를 Google이 말하는 '수퍼 세그먼트'(교통량을 공유하는 인접 거리의 클러스터)로 분할하여 작동합니다.
• 그래프 신경망은 "근접성"의 개념을 일반화하여 Convolutional Neural Networks 및 Recurrent Neural Networks가 부과하는 학습 편향을 확장하여 앞뒤의 트래픽뿐만 아니라 인접 및 교차 도로를 따라 처리 할 수있는 임의의 복잡한 연결을 허용합니다.





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