Como o Google Maps sabe que há bloqueios na via?

Via UOL

O desabamento de um viaduto na marginal Pinheiros tem causado caos no trânsito de São Paulo. Se no passado os motoristas dependiam de informações no rádio para saber como proceder, atualmente é possível usar aplicativos de navegação como o Waze e o Google Maps para contornar esses problemas. Mas como as aplicações sabem o que está rolando nas ruas das cidades e para onde devemos virar na próxima esquina?

Fora a localização geográfica dos nossos celulares, os algoritmos usados pelos aplicativos evoluíram a ponto de aprender padrões e indicar as melhores rotas. Em casos de anormalidades como a de São Paulo, isso chega a acontecer automaticamente, sem a necessidade de um aviso da prefeitura ou de usuários.

“A gente percebe que em certa via não está passando nenhum carro há algum tempo. O sistema começa a aprender que tem uma anormalidade e percebe que ela está bloqueada”

André Kowaltowski, gerente de produto para o Google Maps

Uma vez identificado o provável bloqueio, a empresa observa a situação fora do comum e coloca a marcação de que naquela via não está passando nenhum carro. Segundo Kowaltowski, a maioria dos casos em que um fechamento de rua ou avenida é exibido no aplicativo vem de dados do próprio Google e não de órgãos oficiais.

Isso não impede a empresa de receber informações de prefeituras ou organizadores de acontecimentos que afetarão o tráfego urbano. “Para eventos, tipo corridas de rua, a gente sabe de antemão, porque trabalhamos com algumas empresas organizadoras de eventos. É similar com o que fazemos no carnaval, quando trabalhamos com a prefeitura para saber dos horários de bloquinhos e bloqueios”, contou.

Em um caso de grande impacto como o que afeta a cidade de São Paulo, o Google não se baseia apenas em seus próprios dados, mas mantém contato com a prefeitura para ver se “está tudo direitinho”. Agora, apenas notificar o bloqueio em pouco alteraria o dia a dia do usuário. É ao traçar rotas alternativas que os aplicativos de navegação ajudam na rotina e, com aprendizado de máquina, isso vai sendo aprimorado com o tempo.

“Apesar de coletar informações de inúmeras fontes para entregar uma rota, a experiência do Google Maps é individualizada. Quando um usuário recorre ao Maps, nosso algoritmo oferece a melhor rota especificamente para aquela viagem. Leva-se em conta diversos fatores como horário, trânsito em tempo real, situação das vias, etc. O que acontece, portanto, é uma distribuição dinâmica do trânsito pela cidade.”

Kowaltowski adicionou que o sistema evolui conforme é usado, melhorando e se auto-ajustando de acordo com as informações obtidas a partir do deslocamento diário de milhares de usuários. O algoritmo aprende o padrão do trânsito da cidade em cada dia da semana e, com esse histórico na memória, mais as variações do dia, constrói o caminho que é exibido no aplicativo.

Não é um sistema perfeito, mas o gerente de produtos para o Google Maps diz que a tendência é sempre de melhora, graças ao aprendizado de máquina. Um exemplo é o que acontece em feriados, quando o aplicativo costuma mostrar um trânsito que não existe em um horário que seria de pico, fosse aquele um dia comum.

Embora otimizem nossas viagens, esses serviços de navegação esbarram nas limitações físicas das cidades. No caso de um incidente como o que afeta São Paulo, os aplicativos até devem conseguir ajustes ao aprenderem com os novos padrões dos motoristas da cidade, mas ainda é cedo para dizer se o trânsito irá melhorar.

“(O desabamento) teve a coincidência de bater com os feriados, então os dados ficam difíceis de comparar com qualquer coisa. O retorno do feriado não foi legal, deu para ver que o trânsito foi bem ruim. Quinta-feira (22) igualmente. Ainda não tem uma base para comparar. Pode ser que daqui algum tempo melhore um pouco, porque a gente começa a oferecer alternativas, mas também, sendo bem honesto, não tem muito como escapar”, concluiu Kowaltowski.