Транспорт

Яндекс Карты

Карта и навигатор с пробками. Строят маршрут на машине, транспортом и пешком и оценивают время в пути.

Открыть Карты Вид ИИ
Три варианта маршрута по Москве на автомобиле с временем в пути и длиной каждого
Скриншот Файл assets/yandex-1.png не найден.
Маршрут с оценкой времени
Карта Москвы со слоем пробок и оценкой загруженности города в баллах
Скриншот Файл assets/yandex-2.png не найден.
Слой пробок в Москве

О приложении

Яндекс Карты: сервис карт и навигации компании Яндекс.

Работает в браузере и в мобильных приложениях. По публикации N+1, дорожный граф сервиса содержит около 200 млн рёбер, а время в пути прогнозирует модель на алгоритме CatBoost. Отклонение прогноза от реального времени остаётся ниже 12 процентов.

Что умеют Яндекс Карты

Маршруты

Строят путь на автомобиле, общественным транспортом, пешком, на велосипеде, самокате и такси. Для каждого варианта показывают время и длину.

Пробки

Слой дорожной ситуации показывает загруженность улиц цветом и общую оценку города в баллах.

Пересчёт в пути

Во время поездки заново оценивают время и предлагают объезд, если обстановка на дороге ухудшилась.

Поиск мест

Находят заправки, кафе и другие места рядом или вдоль маршрута.

Вид ИИ и технологии

Уровень

  1. Слабый ИИ
  2. Сильный ИИ
  3. Супер ИИ

Слабый ИИ

Задач несколько, и все про дорогу: маршруты, прогноз времени, оценка пробок. Общего интеллекта, близкого к человеческому, у системы нет.

Сильный и супер ИИ пока не созданы.

Вид по памяти

  1. Реактивные машины
  2. Ограниченная память
  3. Теория разума
  4. Самосознание

Ограниченная память

Прогнозирует время по накопленным данным о движении на дорогах. Самосознания у системы нет.

Теория разума и самосознание пока остаются целью исследований.

Технологии из методички

  • Машинное обучение, описана на странице
  • Глубокое обучение, на странице не описана
  • Искусственные нейронные сети, на странице не описана
  • Обработка естественного языка, на странице не описана
  • Когнитивные вычисления, на странице не описана
  • Компьютерное зрение, на странице не описана
  • Роботизированная автоматизация процессов, на странице не описана

Закрашены технологии, которые описаны на этой странице.

Основа

Машинное обучение
Модель на алгоритме CatBoost учится на прошлых поездках. Признаки: время суток, день недели, тип дороги, средняя скорость в похожих условиях.
Анализ больших данных
Анонимные данные геолокации пользователей складываются в картину дорожной ситуации. Если сотни треков уходят от дорог на карте, система сообщает картографам.

Что видит пользователь

Прогноз времени в пути
Оценка обновляется во время поездки примерно раз в пару минут на свежих данных.
Оценка пробок в баллах
Загруженность дорог выражается числом по десятибалльной шкале.