ผู้ใช้ Google Maps คงคุ้นเคยกับฟีเจอร์การพยากรณ์สภาพจราจรว่าจะติดขัดแค่ไหน ในกรณีที่ขับรถเอง ล่าสุดกูเกิลเพิ่มฟีเจอร์พยากรณ์เวลาเดินทางแบบเดียวกัน แต่สำหรับการขนส่งสาธารณะ ทั้งรถเมล์และรถไฟใน 200 เมืองใหญ่ทั่วโลก
กูเกิลใช้เทคนิค machine learning พยากรณ์ โดยอาศัยข้อมูลสภาพจราจรแบบเรียลไทม์ ผสมกับเส้นทางการเดินรถเมล์-คำนวณเวลาการหยุดจอดแต่ละป้าย เพื่อให้คาดเดาได้ว่าจะใช้เวลาบนรถเมล์นานแค่ไหน
กูเกิลไม่ได้ระบุว่าเมืองทั้งหมดที่จะได้ฟีเจอร์นี้มีเมืองไหนบ้าง และยังไม่ชัดเจนว่าใช้กับบ้านเราได้หรือไม่ แต่ที่ระบุชื่อมีเมืองในย่านนี้คือ ฮ่องกง สิงคโปร์ เดลี (จากภาพตัวอย่างเราจะเห็นข้อความแสดงการล่าช้าขึ้นมาใต้สายรถเมล์ที่เลือก)
นอกจากการพยากรณ์ระยะเวลาเดินทางแล้ว กูเกิลยังเพิ่มการพยากรณ์ด้วยว่าคนบนรถจะแน่นแค่ไน (crowdedness prediction) โดยใช้ได้กับทั้งรถเมล์ รถไฟ และรถไฟใต้ดิน
กูเกิลบอกว่าตัวเองมีข้อมูลสภาพจราจรแบบเรียลไทม์อยู่แล้ว แต่วิธีคำนวณระยะเวลาของรถเมล์ต้องคิดต่างจากรถส่วนตัว เพราะรถเมล์ต้องหยุดจอดป้าย มีอัตราเร่งความเร็วหรือชะลอความเร็วนานกว่ารถส่วนตัว และบางครั้งมีเลนพิเศษสำหรับรถเมล์ด้วย
ตัวอย่างการเปรียบเทียบระยะเวลาเดินทางของรถส่วนตัว (สีแดง) และรถเมล์ (สีฟ้าคือเวลาที่ใช้จริง, สีเขียวคือเวลาที่พยากรณ์)
ที่มา - Google, Google AI Blog