Google मानचित्र वास्तव में कैसे काम करता है और इसके पीछे का एल्गोरिदम है

यदि आपने अज्ञात सड़कों, या यहां तक ​​कि ज्ञात सड़कों पर ड्राइव किया है, तो आप निश्चित रूप से किसी प्रकार के नेविगेशन सिस्टम पर निर्भर रहे होंगे। वे दिन बीत चुके हैं जब आपको किसी नए क्षेत्र की यात्रा करने से पहले सड़क के नक्शे याद रखने पड़ते थे। प्रौद्योगिकी-संचालित नेविगेशन सॉफ़्टवेयर के इस युग में, Google मानचित्र विस्फोटक रूप से लोकप्रिय हो गया है।

यह नई सड़कों को नेविगेट करने और किसी क्षेत्र के यातायात घनत्व की भविष्यवाणी करने के साथ-साथ अपने गंतव्य के लिए सबसे अच्छा वैकल्पिक मार्ग खोजने में एक बड़ी मदद है। ऑफ़लाइन सुविधा खराब या बिना कनेक्टिविटी वाले क्षेत्रों में भी आपकी मदद करती है।

आइए हम आपको उस एल्गोरिथम के बारे में अधिक बताते हैं जिसका उपयोग Google मानचित्र सड़क पर हमारी सहायता करने के लिए करता है:

1. Google मानचित्र कम ट्रैफ़िक वाली सड़कों का सुझाव देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है

Google मानचित्र उपयोगकर्ताओं को उनके गंतव्य तक पहुंचने के लिए सबसे कम ट्रैफ़िक वाले मार्ग को समझने में सहायता करता है। एक पोस्ट में, Google ने समझाया,

“हम एक सड़क के आकार और सीधेपन को भी देखते हैं – एक राजमार्ग पर गाड़ी चलाना अक्सर कई स्टॉप वाली छोटी सड़क लेने की तुलना में अधिक कुशल होता है।”

2. लाइव ट्रैफ़िक विवरण देने के लिए Google किसी क्षेत्र के सभी उपयोगकर्ताओं से स्थान डेटा एकत्र करता है

सटीक ट्रैफ़िक अपडेट देने के लिए Google मानचित्र एक क्षेत्र के उपयोगकर्ताओं से डेटा एकत्र करता है। एकत्र किए गए डेटा का उपयोग आपके गंतव्य के लिए संभावित मार्ग और उनमें से प्रत्येक में यातायात को दिखाने के लिए भी किया जाता है।

3. Google मानचित्र उस विशेष समय पर यातायात की स्थिति के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए सड़कों के पिछले यातायात पैटर्न का उपयोग करता है।

उदाहरण के लिए,

“एक पैटर्न दिखा सकता है कि उत्तरी कैलिफ़ोर्निया में 280 फ्रीवे में आम तौर पर 9-11 बजे के बीच 65 मील प्रति घंटे की गति से यात्रा करने वाले वाहन होते हैं, लेकिन देर से दोपहर में केवल 15-20 मील प्रति घंटे। फिर हम डेटा के दोनों सेटों के आधार पर पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, ऐतिहासिक ट्रैफ़िक पैटर्न के इस डेटाबेस को लाइव ट्रैफ़िक स्थितियों के साथ जोड़ते हैं,”

4. सहयोगी कंपनी डीपमाइंड के साथ साझेदारी करने के बाद, Google मानचित्र समय सटीकता में सुधार करना चाहता है

डीपमाइंड गूगल की मूल कंपनी अल्फाबेट के तहत एआई रिसर्च है। डीपमाइंड के साथ साझेदारी करने के बाद, Google मानचित्र बेहतर सटीकता के साथ आगमन के अनुमानित समय की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जिसे ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के रूप में जाना जाता है।

5. Google मानचित्र सटीक ट्रैफ़िक जानकारी देने के लिए 13 वर्षों से अधिक के डेटा और पैटर्न का उपयोग करता है

ट्रैफ़िक के संबंध में पूर्वानुमान लगाने और सही रीयल-टाइम डेटा प्रदान करने के लिए Google मानचित्र पिछले 13 वर्षों के डेटा और पैटर्न का उपयोग करता है।

6. सड़क की गुणवत्ता को ईटीए प्रदान करने और बेहतर मार्ग सुझाने के लिए माना जाता है

गूगल मैप्स की सबसे अच्छी विशेषताओं में से एक यह है कि यह सुझाव देने और ईटीए का अनुमान लगाने से पहले सड़क की स्थिति पर नज़र रखता है। सड़कें जो पक्की या कच्ची हैं, या बजरी, गंदगी या मिट्टी से ढकी हुई हैं, ऐप पर विस्तृत हैं, और आगमन के समय की गणना उसी के अनुसार की जाती है।

7. जबकि उपयोगकर्ता ऐप का उपयोग कर रहे हैं, Google ट्रैफ़िक स्थितियों को इंगित करने के लिए लगातार मशीन लर्निंग का उपयोग करता है

जब आप किसी निश्चित स्थान पर ड्राइव करने के लिए ऐप का उपयोग करते हैं, तो Google मानचित्र ट्रैफ़िक स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए लगातार मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

8. गूगल मैप्स सबसे छोटा रास्ता खोजने के लिए मूल रूप से ग्राफ एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जैसे कि डिजस्ट्रा का एल्गोरिदम और ए * एल्गोरिदम।

स्रोत (बिंदु A) से गंतव्य (बिंदु B) तक की न्यूनतम दूरी की गणना करने के लिए, Google मानचित्र ग्राफ़ एल्गोरिथम का उपयोग करता है, जैसे कि दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिथम और A* एल्गोरिथम।

9. दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिथम और ए* एल्गोरिथम क्या हैं?

खैर, वे ग्राफ डेटा संरचनाएं हैं जो नोड्स का एक संग्रह है जो किनारों और कोने द्वारा दर्शाए जाते हैं।

दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिथम

यदि आप प्रोग्रामिंग में हैं तो आपने शायद डिजस्ट्रा के एल्गोरिदम के बारे में सुना होगा। यह Edsger.W द्वारा प्रस्तावित किया गया था। 1956 में दिज्क्स्त्र और तीन साल बाद यह प्रकाशित हुआ। दिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिथ्म का उपयोग ग्राफ में नोड्स के बीच सबसे छोटे मार्ग को अनुकूलित करने और खोजने के लिए किया जाता है। यह एक प्रभावी एल्गोरिथम है।

गूगल मैप्स में दिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिथम का उपयोग

इस विशेष एल्गोरिथ्म के लिए कई प्रकार हैं।

• एक एकल नोड को स्रोत के रूप में संस्करण द्वारा तय किया जाता है और फिर प्रभावी रूप से अन्य नोड्स के लिए सबसे छोटा रास्ता ढूंढता है।
• इस अवधारणा के साथ, Google मानचित्र दो बिंदुओं के बीच सबसे छोटे और तेज़ पथ की गणना और प्रदर्शन करता है।

नकारात्मक पक्ष,

• Google मानचित्र में, नोड्स की संख्या लगभग अनंत या बेशुमार है, इसलिए समय और स्थान की जटिलता में वृद्धि के साथ, यह एल्गोरिथम विफल हो सकता है। यह वह जगह है जहाँ A* एल्गोरिथम काम आता है।

ए * एल्गोरिदम

विशेष रूप से भारित ग्राफ़ के लिए तैयार किया गया, A* ग्राफ़ एल्गोरिथम सबसे संतोषजनक ग्राफ़ ट्रैवर्सल और पथ खोज एल्गोरिदम में से एक है।

क्यों A* एल्गोरिथम दिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिथम से बेहतर है?

• यह एल्गोरिथ्म पूर्ण और इष्टतम, और कुशल है।
• ए * एल्गोरिथ्म एक अनुमानी फ़ंक्शन का उपयोग करके एक बेहतर और अधिक कुशल पथ को नेविगेट करने में मदद करता है।
• A* एल्गोरिथम केवल गंतव्य नोड्स पर ध्यान केंद्रित करता है, न कि अन्य नोड्स पर डिजस्ट्रा के विपरीत जो इसे और अधिक कुशल बनाता है।
• यह दूरी, समय की आवश्यकता आदि जैसे मापदंडों को भी ध्यान में रखता है, इस प्रकार, अधिक आशाजनक नोड्स का अनुकूलन और चयन करता है।

क्या आपको यह ज्ञानवर्धक लगा? चलो टिप्पड़ियों के अनुभाग से पता करते हैं।