Компания Google DeepMind внедрила экспериментальный алгоритм маршрутизации в Google Maps, который изменил пути для 2% водителей в крупных городах, чтобы ускорить движение всего потока.
Google DeepMind протестировала обновление системы маршрутизации в Google Maps, которое коснулось небольшой доли пользователей — около 2% водителей. Цель эксперимента — снизить загруженность дорог за счёт перераспределения потоков, а не оптимизации маршрутов отдельных автомобилей.
По данным компании, изменение позволило увеличить медианную скорость движения в городах на 2%. Алгоритм анализирует данные о трафике в реальном времени и корректирует маршруты так, чтобы минимизировать пробки для всех участников движения, а не только для тех, кто пользуется сервисом. Подробности тестирования приведены в блоге Google DeepMind.
Эксперимент проводился в нескольких крупных городах, однако их названия не раскрываются. В компании подчёркивают, что речь идёт о пилотном проекте, и масштабное внедрение технологии пока не планируется. Ранее Google уже использовала аналогичные подходы для оптимизации работы дата-центров и энергопотребления, но применение подобных алгоритмов в навигационных сервисах стало новым этапом.
Результаты теста могут повлиять на развитие «умных» транспортных систем, где ИИ не только прокладывает маршруты, но и координирует движение на уровне города. Впрочем, эксперты отмечают, что подобные решения требуют тщательной проверки на предмет непредвиденных последствий — например, перегрузки второстепенных дорог.
Источники: блог Google DeepMind, 12 июля 2026 года.