Cada vez que alguien introduce un destino en Google Maps, la pantalla se llena de líneas de colores que anticipan lo que espera más adelante. El rojo señala las calles atascadas, el verde las vías despejadas. Es una función que muchos usan a diario sin pensar demasiado en cómo funciona, pero detrás del tráfico en tiempo real hay un mecanismo bastante ingenioso que no depende de miles de cámaras vigiladas por operarios.
La clave está en algo mucho más simple y a la vez sorprendente. Nadie en las oficinas de la compañía observa cruces uno por uno. En realidad, quienes alimentan el sistema somos todos los que llevamos un móvil en el bolsillo. Cada terminal actúa como un pequeño informante silencioso que envía datos de forma continua y anónima a los servidores.
Un rastreo pasivo que convierte cada móvil en un sensor
Todo se apoya en lo que se conoce como rastreo pasivo de la ubicación. Si alguien tiene instalada la aplicación o usa un Android con los servicios de localización activados, el aparato transmite su posición sin parar. Y no se limita al chip GPS, sino que combina redes WiFi y torres de telefonía para no perder nunca el rastro.
El algoritmo se fija en dos cosas: la velocidad y la cantidad de teléfonos agrupados en un mismo tramo. Si en una carretera con límite de 120 km/h detecta cientos de dispositivos avanzando a 30 km/h, deduce que hay un atasco y lo pinta de rojo para el resto. Esa dependencia de las señales tiene su punto débil, y alguien lo demostró. El artista Simon Weckert paseó 99 smartphones encendidos dentro de una carretilla y logró engañar a la plataforma, que interpretó todo aquel movimiento lento como tráfico denso.
Link affiliatoHistorial, inteligencia artificial y reportes de usuarios
Los móviles importan, pero no bastan. Para afinar las predicciones, la compañía cruza las condiciones del momento con patrones históricos, estudiando cómo cambia el flujo de coches según la hora o el día de la semana. Todas esas variables las procesa DeepMind, su laboratorio de inteligencia artificial, capaz de generar estimaciones con una precisión superior al 97 por ciento al calcular los tiempos de llegada.
El mapa se completa además con fuentes oficiales y colaborativas. A los datos de las administraciones sobre límites de velocidad, peajes o carriles cortados se suman los avisos de los propios usuarios sobre accidentes o averías, cerrando un círculo de información que se actualiza segundo a segundo.
Fuente
Imagen: xatakamovil.com