गूगल मैप्स इतनी सटीक दिशा-निर्देश क्यों दे सकता है?

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यह विभिन्न प्रौद्योगिकियों जैसे उपग्रह चित्रण, हवाई फोटोग्राफी, सड़क मानचित्रण, 360 डिग्री पैनोरमिक दृश्य, साथ ही भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) डेटा के संयोजन का परिणाम है, जो एक व्यापक डिजिटल मानचित्र बनाता है जो विभिन्न माध्यमों से यात्रा किए गए मार्गों का सर्वेक्षण करने के उद्देश्य को पूरा करता है।

गूगल मैप्स को इसकी उपयोगिता को अनुकूलित और बढ़ाने के लिए लगातार नई सुविधाओं और डेटा के साथ अपडेट किया जाता है, जिससे यह दुनिया भर के अरबों लोगों के लिए आधुनिक यात्रा का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है।

इस सरल से दिखने वाले अनुप्रयोग के पीछे विभिन्न स्रोतों, जैसे पिछले उपयोगकर्ताओं, उपग्रहों, परिवहन आदि से उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी एकत्र करने की एक जटिल प्रक्रिया है, ताकि उपयोगकर्ताओं द्वारा खोजे जा रहे नेविगेशन संबंधी प्रश्नों का उत्तर दिया जा सके।

अपने समय से आगे के “जीवित” मानचित्र

कुछ समय पहले तक, नक्शे पर किसी स्थान को ढूँढ़ने का मतलब था कागज़ की एक बड़ी शीट खोलना और बिंदुओं, रेखाओं और छोटे अक्षरों को स्कैन करते हुए अनगिनत घंटे बिताना। गूगल डिजिटल नक्शा बनाने के बारे में सोचने वाली पहली कंपनी नहीं थी, लेकिन जब 2000 के दशक के मध्य में मैप्स लॉन्च हुआ, तो इसमें ऐसी तकनीक थी जो पहले कभी नहीं देखी गई थी। गूगल मैप्स ने ब्राउज़र में सैटेलाइट इमेजरी के साथ भी शुरुआत की, एक ऐसी तकनीकी प्रणाली जो अपने समय से बहुत आगे थी।

किसी ने भी अपने घर को उपग्रह चित्रों में नहीं देखा था, रंगीन चित्रों में तो बिल्कुल नहीं। यह दुनिया का एक बिल्कुल नया और रोमांचक नज़ारा था। लेकिन यह तो बस शुरुआत थी।

गूगल ने कई स्मार्ट अधिग्रहणों के ज़रिए अपने डिजिटल मैपिंग उत्पाद को बेहतर और उन्नत बनाना शुरू किया। आज मैप्स को मिली ज़्यादातर सफलता व्हेयर 2 टेक्नोलॉजीज़ और कीहोल के शुरुआती अधिग्रहणों से मिली है। जब इन दोनों कंपनियों को गूगल के मौजूदा टूल्स के साथ जोड़ा गया, तो इन तकनीकी बदलावों ने मैप्स की गुणवत्ता में काफ़ी सुधार किया और उत्पाद को उपभोक्ताओं के लिए ज़्यादा सुलभ और इंटरैक्टिव बना दिया।

कीहोल के साथ, सर्च दिग्गज के पास एक ऐसा सॉफ्टवेयर है जो इस्तेमाल में आसान सैटेलाइट इमेज इवैल्यूएशन टूल बनाने के लिए ज़रूरी है। वहीं, व्हेयर 2 डील एक ऐसा यूज़र इंटरफ़ेस अनुभव प्रदान करती है जो अन्य उत्पादों से कहीं बेहतर है। इस कंपनी के ज़रिए लोग बिना पेज को दोबारा लोड किए डिजिटल मैप्स को स्क्रॉल और ज़ूम इन-आउट कर सकते हैं, जिससे गूगल को एक अनोखा प्रतिस्पर्धी लाभ मिलता है।

विशाल "पहेली" खेल

गूगल मैप्स ने अपनी तकनीक का तेज़ी से विस्तार किया है और स्ट्रीटव्यू को एंड्रॉइड और आईओएस पर डेवलपर्स के लिए खोल दिया है। लेकिन कंपनी इन सबका संयोजन करके उपयोगकर्ताओं को बिंदु A से बिंदु B तक कैसे पहुँचाती है?

गूगल के जियो प्रभाग के निदेशक क्रिस्टोफर फिलिप्स ने कहा, "मूलभूत बात यह है कि वास्तविक दुनिया का एक मॉडल, सड़कों सहित दुनिया की एक डिजिटल वास्तविकता होनी चाहिए।"

इस यथार्थवादी मॉडल को बनाने के लिए, गूगल उपग्रह इमेजरी और रिमोट सेंसिंग एरियल इमेजरी का उपयोग करता है। फिर, फोटोग्रामेट्री नामक प्रक्रिया का उपयोग करके, स्ट्रीटव्यू से प्राप्त डेटा के साथ इमेजरी को स्तरित किया जाता है। फिर, इसे जीपीएस डेटा के साथ मिलाकर सटीक निर्देशांक वाली एक इमेज बनाई जाती है। इससे गूगल इमेज और उसके स्थान के बीच की दूरी माप सकता है।

मानचित्र बनाने वाली सभी जानकारी और छवियों को इकट्ठा करने के बाद, Google ट्रैफ़िक, मार्गों और व्यावसायिक गतिविधियों को भी इसमें शामिल करता है। 1 अरब से ज़्यादा मासिक उपयोगकर्ताओं के साथ, कंपनी का वास्तविक दुनिया का डेटा लगातार अपडेट और ताज़ा होता रहता है। यह स्थानीय सरकारों से भी डेटा प्राप्त करता है, जैसे बस और ट्रेन के शेड्यूल, और साथ ही व्यवसायों से भी जानकारी प्राप्त करता है।

लेकिन काम अभी पूरा नहीं हुआ है। गूगल को दूर-दराज या दुर्गम इलाकों में डेटा और तस्वीरों की कमी को पूरा करने का एक तरीका चाहिए। यहीं पर स्ट्रीटव्यू काम आता है।

स्ट्रीटव्यू न केवल एक ऐसा माध्यम है जो उपयोगकर्ताओं को अपने आस-पास के स्थानों को "आभासी" रूप से देखने की अनुमति देता है, बल्कि व्यापक छवि डेटा संग्रह प्रक्रिया में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इस खोज दिग्गज ने कारों, मोटरसाइकिलों, स्नोमोबाइल्स से लेकर ऊँटों, गोताखोरों और यहाँ तक कि अंतरिक्ष यात्रियों आदि तक, हर चीज़ पर कैमरे लगा दिए हैं।

ये कैमरा सिस्टम सिर्फ़ तस्वीरें लेने से कहीं ज़्यादा काम करते हैं; ये कंपनी को नवीनतम मानचित्र डेटा की दोबारा जाँच, उसे बेहतर बनाने और उसे बेहतर बनाने में भी मदद करते हैं। कैमरे में लगी AI तकनीक किसी भी बदलाव का पता लगा लेती है और उसे पिछली तस्वीरों से तुलना करने और उनमें अंतर या विसंगतियाँ ढूँढने के लिए Google सर्वर पर वापस भेज देती है।

गूगल मैप्स बिंदु A से बिंदु B तक यात्रा समय का अनुमान कैसे लगाता है?
यह अनुमान लगाने के लिए कि एक स्थान से दूसरे स्थान तक पहुंचने में कितना समय लगेगा, या किसी स्थान पर कितनी भीड़ है, गूगल जटिल एल्गोरिदम के इनपुट के रूप में समीक्षाओं, योगदान की गई जानकारी और अनाम उपयोगकर्ता स्थान डेटा पर निर्भर करता है, जो पूर्वानुमान मॉडल को परिष्कृत करता है।
तो अंतिम अनुमान लाखों खातों के डेटा, मैपिंग टूल्स और उपयोगकर्ता के अनुमानित स्थान का एक संयोजन है। यह जानकारी Google को उपयोगकर्ताओं के लिए लक्षित विज्ञापन बनाने में भी मदद करती है - जो इस दिग्गज कंपनी के मुख्य राजस्व स्रोतों में से एक है।

वियत (स्रोत: संश्लेषण)

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स्रोत