Google afegeix nova informació d’Intel·ligència Artificial a l’aplicació Maps

Des que el copilot mirava l’immens plec de paper de les rutes, moltes coses han canviat. Aquest any Google anuncia més de 100 millores impulsades per la Intel·ligència Artificial (IA), per oferir la informació més precisa i actualitzada a Google Maps, en temps real.

Orientar-se en interiors amb Indoor Live View

Una de les millores ve de la mà de Live View que aconsegueix evitar situacions de desorientació utilitzant senyals de realitat augmentada. Funciona amb una tecnologia anomenada localització global, que utilitza la Intel·ligència Artificial per escanejar imatges de Street View i saber cap on va l’usuari. Ara també es porta a Live View alguns dels interiors on és més complicat orientar-se, com els aeroports, els intercanviadors de transports i els centres comercials.

El temps i la qualitat de l’aire

Gràcies a la nova capa meteorològica, és possible conèixer la temperatura i les condicions climatològiques actuals i previstes per a una determinada zona. La capa de qualitat de l’aire indica si és saludable o no.

Alternatives ecològiques

Notícies relacionades

La Generalitat i el Govern invertiran 1.000 milions d'euros al Sincrotró ALBA per accelerar la recerca científica

Apple presenta avui l’iPhone 17: tot el que se sap fins ara del nou mòbil

Aviat Google Maps suggerirà per defecte la ruta amb l’empremta de carboni més baixa, sempre que el temps estimat d’arribada sigui similar al de la ruta més ràpida. En el cas que la ruta ecològica augmenti considerablement el temps estimat d’arribada, l’usuari podrà comparar l’impacte relatiu en emissions de les dues rutes i escollir la que desitgi. Les rutes ecològiques es llançaran als EUA, a Android i iOS, a finals d’aquest any, i a poc a poc arribaran arreu del món.

Així mateix es prepara una nova interfície de navegació per triar alternatives de mobilitat més sostenibles, l’aplicació mostrarà una vista completa de totes les rutes i modes de transport disponibles per a la destinació triada, i l’usuari podrà comparar quant temps trigarà a arribar-hi en cotxe, transport públic o bicicleta. Mitjançant l’ús de models avançats d’aprenentatge automàtic, l’aplicació prioritzarà automàticament els modes preferits per l’usuari, i fins i tot els més populars a la seva ciutat.