Google Maps: in arrivo l'opzione 'Percorso più efficiente' per EV, ibride, diesel e benzina

Google ha annunciato che da oggi inizierà a implementare la nuova funzione in 40 paesi europei, tra cui l’Italia: il percorso a più basso consumo di carburante varierà in base al tipo di motore del veicolo, sia esso elettrico, ibrido, benzina o diesel

L’attenzione alla riduzione dei consumi è un tema che ha sempre interessato gli automobilisti ed è un tema che è tornato prepotentemente a farsi sentire, sia per l’impennata dei prezzi dei carburanti a inizio estate, sia per la crescita dei prezzi dell’energia, che interessa quindi anche chi guida veicoli elettrici.

Molti di noi quando pianificano un itinerario cercano ormai di tenere conto anche dei consumi: una strada più lunga, ma scorrevole, può permettere un risparmio di carburante rispetto a una più breve ma con tratti in coda. Spesso è però difficile avere una stima precisa dei possibili consumi in base all’itinerario scelto.

Ora Google Maps può venire in aiuto. L’app di navigazione GPS di Google, infatti, offre funzioni pensate ad hoc per favorire una guida maggiormente attenta ai consumi (e di conseguenza all’ambiente). Dall’inizio dell’anno la funzione che propone percorsi ecosostenibili può essere attivata negli USA, in Canada e in Germania tra le ‘Opzioni percorso’: questa funzione a breve dovrebbe sbarcare in tutti i Paesi d’Europa. Google ha infatti annunciato che da oggi inizierà a implementare la nuova funzione in 40 paesi europei, tra cui l’Italia.

Il percorso a più basso consumo di carburante varierà in base al tipo di motore del veicolo, sia esso a benzina, diesel, ibrido o elettrico. Google Maps seguirà questa filosofia, come specificato nel comunicato stampa: ‘I motori diesel sono solitamente più efficienti a velocità più elevate rispetto ai motori a benzina o a gas, mentre i veicoli ibridi ed elettrici hanno prestazioni migliori nel traffico discontinuo’.

La nuova funzione non si basa solo sui dati raccolti da Google, ma è resa possibile grazie ai dati del Laboratorio nazionale per le energie rinnovabili (NREL) del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti e ai dati dell’Agenzia europea dell’ambiente. Questi dati, abbinati a quelli sulle abitudini di guida e sul traffico raccolti quotidianamente da Google Maps hanno permesso di sviluppare modelli avanzati di machine learning addestrati sui tipi di motore più diffusi in una determinata regione.

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