Идея влиять на дорожное движение в случае заторов или дорожных происшествий отнюдь не нова. Исследователи операций классифицируют это как проблему перераспределения ресурсов, которая особенно актуальна при чрезвычайных ситуациях: нужно предоставить маршрут эвакуации, чтобы люди смогли легко и быстро покинуть опасную зону, и обеспечить маршруты для доступа в нее представителей службы экстренного реагирования. Новаторство Google заключалось в том, что компания поставила мощь информации на службу пользователям, чтобы те могли принимать решения, подкрепленные данными, и варьировать их в зависимости от ситуации.
Коллеги Спектора пишут, что при попытках создать что-то новое наподобие Google Maps они «вместо длительных дискуссий о том, как лучше всего поступить… сразу берутся за дело, а потом уже повторяют и совершенствуют подход». Это призвано подкрепить ключевую миссию компании: «Решать по-настоящему большие проблемы». Вот, к примеру, одна из фундаментальных задач: в совокупности в 195 странах примерно 80 млн км мощеных и грунтовых дорог. «Один раз проехать по ним всем – это все равно что обогнуть земной шар 1250 раз. Даже для Google это устрашающие масштабы», – написали инженеры проекта.
Они начали проект с получения видеоданных со всего мира благодаря последним разработкам в области панорамных изображений на уровне улиц и фотографиям пользователей. Следующим шагом стало создание масштабной модели систем, которая «включает подробные сведения об улицах с односторонним движением и ограничениях поворотов (например, запрещен поворот направо или разворот)». Затем с помощью этой информации Google преобразовывал позицию сенсора, вмонтированного в камеру – а сегодня и в наши телефоны, – в точные данные о расположении на дороге посредством метода под названием оптимизация позы. За этим процессом стоял не какой-то один алгоритм, а группа связанных между собой инструментов.
Инженеры Google обратились к алгоритмам аукциона, которые обычно применяются для определения наилучшего предложения цены лота при одновременном участии нескольких покупателей. Это было нужно для прогнозирования спроса на использование дорог среди людей, заинтересованных в одном и том же маршруте. Инженеры компании применили методы обработки изображений для создания «карт глубин», чтобы закодировать 3D-данные о расстоянии, направлении и прочую местную информацию: дороги, тротуары, здания и строительные работы. Они прибегали к дистанционному зондированию и анализу спутниковых снимков на уровне пикселей, чтобы получить несколько видов любого места, будь то Эйфелева башня или заброшенный шахтерский городок в пустоши Аляски. Инженеры сообща использовали эти инструменты, а сейчас продолжают применять другие, чтобы повысить ценность Google Maps для пользователей.