Google Maps ทำงานอย่างไร

จากเหตุการณ์น่าสนใจในข่าว “รถติดล่องหน” หลอก Google Maps อยู่หมัด จึงเป็นโอกาสดีที่จะทำความเข้าใจวิธีการทำงานของระบบรายงานสภาพการจราจรแบบ Real-time ของ Google Maps ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

การให้บริการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งบนพื้นโลก หรือ Location-Based Service (LBS) ถือเป็นหนึ่งในนวัตกรรมแห่งศตวรรษที่ 21 Location-Based Service ที่คนส่วนใหญ่รู้จักกันดีและมักมีโอกาสใช้งานอยู่บ่อยครั้ง คือ Google Maps หรือบริการแผนที่ของบริษัท Google ที่มาพร้อมกับความสามารถหลากหลายด้าน เช่น การรองรับการใช้งานผ่านอุปกรณ์หลายชนิด ไปจนถึงการนำอัลกอริทึมและปัญญาประดิษฐ์มาใช้แนะนำเส้นทางและวิธีการเดินทางที่เหมาะสมกับความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด

Google Maps จะใช้ที่อยู่ปัจจุบันของผู้ใช้เพื่อให้บริการข้อมูลต่าง ๆ เช่น การแนะนำสถานที่น่าสนใจในบริเวณโดยรอบ หรือการแนะนำเส้นทางไปยังสถานที่อื่นที่ผู้ใช้ต้องการ โดยการพิจารณาที่อยู่ของผู้ใช้นั้นสามารถทำได้จากการตรวจสอบกับผู้ให้บริการเครือข่ายอินเทอร์เน็ตที่ผู้ใช้กำลังเข้าใช้งาน ซึ่งสามารถใช้ระบุพื้นที่ได้ในเบื้องต้น หรืออาจใช้ตำแหน่งจากระบบ Global Positioning System (GPS) ร่วมกับเสาส่งสัญญาณโทรศัพท์ไร้สาย หากใช้งานผ่านโทรศัพท์สมาร์ทโฟน ซึ่งจะทำให้ได้ตำแหน่งที่อยู่ที่ละเอียดมากขึ้น

ภาพร่างสถาปัตยกรรมของ Google Maps [1]

เมื่อให้บริการข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการ และได้ทราบตำแหน่งคร่าว ๆ ของผู้ใช้เป็นการตอบแทนแล้ว Google Maps จะส่งข้อมูลนั้นกลับไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์ในระบบประมวลผลแบบกลุ่มเมฆ (Cloud) เพื่อใช้งานอื่น ๆ ในหลายวัตถุประสงค์ รูปแบบหนึ่งของการใช้งานข้อมูลเหล่านี้คือการใช้หาความหนาแน่นและอัตราเร็วของการเปลี่ยนแปลงตำแหน่งที่อยู่ของอุปกรณ์ไร้สายจำนวนมากในพื้นที่หนึ่ง ๆ ในช่วงเวลาหนึ่งเดียวกัน เมื่อนำข้อมูลนี้ไปรวมกับข้อมูลแผนที่ ซึ่งมีตำแหน่งของถนนหรือเส้นทางการเดินทาง จะทำให้ Google Maps สามารถพิจารณาภาพรวมของการเคลื่อนที่ของยานพาหนะ หรือ ข้อมูลการจราจร ทั้งในแง่ของทิศทางการเคลื่อนที่และปริมาณของยานพาหนะได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์ไร้สายจำนวนมากเพื่อประมวลผลออกมาเป็นข้อมูลอีกชุดนี้ สามารถเรียกอีกชื่อได้ว่ากระบวนการ Crowdsourcing นั่นเอง
 

 

 

ข้อมูลอ้างอิง:

[1] Gilski, P., & Stefański, J. (2015). Survey of Radio Navigation Systems. International Journal of Electronics and Telecommunications, 61(1), 43–48. doi: 10.1515/eletel-2015-0006
[2] Miller, G. (2017, June 3). The Huge, Unseen Operation Behind the Accuracy of Google Maps. Retrieved from https://www.wired.com/2014/12/google-maps-ground-truth/
[3] The bright side of sitting in traffic: Crowdsourcing road congestion data. (2009, August 25). Retrieved from https://googleblog.blogspot.com/2009/08/bright-side-of-sitting-in-traffic.html

ผู้เขียน: นายวชิรพันธ์ เจริญเวช นักวิชาการ
พิพิธภัณฑ์เทคโนโลยีสารสนเทศ องค์การพิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์แห่งชาติ