¿Qué sería de muchos de nosotros sin Google Maps? Aparte de evitar que nos perdamos, nos permite conocer en todo momento cuál es la velocidad marcada de la vía o saber la presencia de radares fijos. Asimismo, puedes elegir la de elegir la ruta evitando los atascos o, en su defecto, cultivar nuestra paciencia ante el tapón vial.

Pero como la idiosincrasia del periodista es hacer o hacernos preguntas y, si podemos, responderlas, hemos planteado la siguiente respeto a esta aplicación. ¿Cómo sabe esta aplicación de Google el estado del tráfico en tiempo real y, en su defecto, cómo sabe si hay atascos?

Existen dos vías para que este dispositivo sepa cómo están las carreteras: la primera es que va haciendo un registro histórico de todos los días promediando cuanto se tarda de llegar de un sitio a otro dependiendo de la hora y día.

Hablando claro, Google sabe que en una carretera concreta entre ciertas horas suele haber un flujo determinado de vehículos. Piensa en una zona comercial de las afueras y en cómo varía el tráfico: alto los fines de semana y con picos cuando abren y cierran las tiendas. Lógico...

La segunda fuente de información son nuestros smartphones, que están enviando reportes sobre donde estamos, y cuanto tardamos en llegar de uno a otro lugar. Al encender nuestro teléfono móvil, el GPS empieza a enviar paquetes anónimos de nuestra ubicación y la velocidad a la que nos movemos. Informas sin querer, pero informas.

Todos estos datos desmenuzados permiten entender las condiciones de tráfico en carreteras de todo el planeta. La clave está en cómo varía la ubicación de tu smartphone en el tiempo y si esa variación es más lenta de lo normal. Así, los datos basados en tu velocidad y el número de teléfonos le permiten determinar si estás en un atasco o no.

Por ejemplo, que si velocidad de la vía son 50 km/h y detecta que varios usuarios que están en esa carretera van a 20 km/h, significa que hay congestión.

De hecho, existe un curioso precedente. Un artista engañó a Google con una performance en la que paseaba 99 smartphones en un carrito por las principales calles de Berlín, lo que se tradujo en que interpretó que había un atasco, tiñendo las calles visualizadas en la aplicación del clásico color rojo habitual de los atascos.

Combinando esta información con las condiciones de tráfico en vivo y el aprendizaje automático, es posible generar predicciones sobre cómo evolucionará el estado de la carretera.

Desde la empresa californiana detallan que la pericia del área de IA de Alphabet en colaboración con la compañía DeepMind le permite analizar datos como el tiempo estimado de llegada conociendo la evolución una precisión superior al 97%.