Skip to main content
Automaziot AI logo
  • Home
  • Blog
  • About
  • Contact
(646) 760-4854Book a Free Consultation
Automaziot AI - AI Automation and Intelligent Agents for Business

AI Automation Experts. We help businesses streamline operations and scale faster with intelligent agents and workflow automation.

USA(646) 760-4854Israel HQ+972-3-7630715info@automaziot.ai
Israel HQ: Ahad Ha'Am 9, Tel Aviv

Quick Links

  • Home
  • About
  • Contact
  • Case Studies
  • Glossary

Our Solutions

  • Lead Management
  • WhatsApp AI Agent
  • Business Automation
  • Smart CRM
  • Automated Scheduling
  • Sales & Support
  • WhatsApp Commerce
  • AI Agents
  • Tech Consulting

Stay Updated

Get the latest insights on AI automation delivered to your inbox.

FacebookInstagramLinkedIn

This site uses Google Analytics and Vercel Analytics to improve your experience. For full details, see our Privacy Policy

© 2026 Automaziot AI. All rights reserved.

Privacy PolicyTerms of ServiceAccessibilityEditorial Policy
Collaborative Traffic Routing: Google's Traffic Solution
Collaborative Traffic Routing: Google Research's Solution to Traffic
HomeNewsCollaborative Traffic Routing: Google Research's Solution to Traffic
מחקר

Collaborative Traffic Routing: Google Research's Solution to Traffic

A new study in Nature Cities reveals how diverting less than 2% of trips improves traffic speed in cities

צוות אוטומציות AIAutomaziot AI Team
July 7, 2026
5 min read

Tags

Google ResearchGoogle MapsNature CitiesNeha AroraAboudy KreidiehZoho CRMN8NMcKinseyProject Green Light

Related topics

#ניהול ציי רכב#אופטימיזציה של תנועה#ערים חכמות#בינה מלאכותית בתחבורה#אוטומציה לוגיסטית
Based on original reporting byGoogle Research ↗·Translated, summarized and given business context by our systemHow we work

✨Executive summary

Key Takeaways

  • The experiment was conducted in 10 US cities over 6 consecutive months, utilizing a minor algorithmic change in the Google Maps application.

  • Less than 2% of total trips were actually redirected to alternative routes, preventing any significant impact on the drivers' travel times.

  • Driving speeds on congested targeted segments increased by a median of 2%, leading to a fuel consumption and CO2 emissions savings of 0.5% to 1.0%.

  • Across all affected segments in the cities, a median increase of 0.35% in overall traffic speed was recorded, rising up to 0.5% during peak morning and afternoon rush hours.

Collaborative Traffic Routing: Google Research's Solution to Traffic

  • The experiment was conducted in 10 US cities over 6 consecutive months, utilizing a minor...
  • Less than 2% of total trips were actually redirected to alternative routes, preventing any significant...
  • Driving speeds on congested targeted segments increased by a median of 2%, leading to a...
  • Across all affected segments in the cities, a median increase of 0.35% in overall traffic...

Collaborative Traffic Routing: A Smart Solution to Traffic Jams

A new study by Google Research published recently in the scientific journal Nature Cities demonstrates that implementing a collaborative traffic routing algorithm in navigation apps, which diverts less than 2% of all urban trips from their original route, brings a 2% improvement in driving speed at key bottlenecks and reduces thousands of tons of polluting carbon emissions annually.

What is Collaborative Traffic Routing?

Collaborative traffic routing (CTR) is an advanced model for analyzing and optimizing transportation flows in the urban road network, based on overall system-wide coordination rather than individual drivers' choices. In a business and operational context, this innovative model allows businesses operating vehicle fleets, couriers, or field agents to coordinate vehicle movement in a decentralized and smart way to prevent self-congestion on major roads. For example, instead of all distribution vehicles of a logistics or e-commerce company being routed to the exact same fast route that appears shortest on a navigation app at that given moment, the system dynamically disperses them across several alternative routes with similar travel times and driving quality. According to official research data from tech giant Google, this slight, proactive diversion of a very small percentage of trips prevents severe bottlenecks and optimizes traffic flow across the entire network without harming the arrival times of the rerouted drivers.

Google Research's Breakthrough in Solving Traffic Congestion

According to the report published by software engineers Neha Arora and Aboudy Kreidieh from Google Research laboratories, a comprehensive experiment conducted in 10 major cities in the United States, including Atlanta, demonstrated for the first time how a targeted and relatively inexpensive intervention in the popular Google Maps navigation algorithm can measurably improve overall urban traffic flow. During a six-month controlled experiment, researchers modified the navigation app's algorithm to prefer alternative routes with similar travel times and road types, gently steering vehicles away from segments where heavy traffic congestion was recorded at that hour. The experiment used a crossover design (urban crossover trial), where researchers daily alternated between the improved algorithm (treatment) and the standard algorithm (control) to precisely measure differences in road behavior. The scientific data shows that less than 2% of total trips observed during the experiment were actually directed to alternative routes, illustrating how a minor and targeted change can positively affect the entire traffic environment.

To analyze the experiment's results and isolate confounding variables, researchers used an advanced statistical model called Hierarchical Bayesian, which allows analyzing various parameters at the city-wide and local hourly levels simultaneously. According to the official scientific findings, the slight algorithmic change led to statistically significant improvements in all tested cities: travel speed in targeted road segments increased by a median of about 2%, equivalent to a 0.5% to 1.0% decrease in the fuel consumption rate of those vehicles. Furthermore, when looking at all affected segments in the city—including side roads to which vehicles were directed and the roads from which they were diverted—a median increase of 0.35% in overall travel speed of all vehicles on the road network was recorded, equivalent to an average improvement of 0.5% during peak morning and afternoon rush hours. For organizations and businesses aiming to optimize operations and improve field service response times, it is recommended to utilize professional technological consulting services to evaluate integrating these advanced optimization technologies.

The Broader Context of Smart Transportation Network Management

Past attempts to design comprehensive optimization of complex urban transport systems always encountered a fundamental structural difficulty, mainly due to the lack of a physical, centralized 'control tower' capable of managing the movement of private and commercial ground vehicles in a way similar to how aviation manages airspace or how the internet routes data packets between servers. According to a comprehensive and professional report by McKinsey (the global consulting firm), developing smart-city technology solutions that integrate advanced connectivity and continuous vehicle-to-infrastructure (V2X) communication is expected to reduce total travel times in major cities by an average of 15% to 20%. Previous Google projects, such as Project Green Light, which uses AI models to improve the timing of urban traffic lights in dozens of cities worldwide, have already demonstrated the potential of targeted interventions at the physical infrastructure level. Now, the new study shows there is no need to wait for a complete upgrade of road infrastructure; impressive positive results can be achieved right now through smart algorithms operating directly on the navigation platforms we all carry in our pockets.

Practical Implications for Businesses and Companies in Israel

The implications of this breakthrough research on the Israeli market are deep and particularly relevant, especially for companies and businesses operating distribution networks, last-mile deliveries, field services, technicians, or medium-to-large fleets operating daily in Gush Dan and the center of Israel, where traffic congestion is considered among the worst and most expensive in the OECD. Israeli businesses in logistics, e-commerce, and retail suffer heavy financial losses daily due to employees wasting valuable hours in traffic, alongside significant increases in fuel and vehicle maintenance costs. Adopting collaborative traffic routing principles within organizational management systems allows not only saving direct fuel and operational costs but also significantly improving the company's commitment to arrival and delivery times (SLA) for end customers.

Additionally, in accordance with the updated requirements of the Israeli Privacy Protection Law, smart use of navigation algorithms that analyze traffic patterns without storing personally identifiable information of drivers or customers allows businesses to save dozens of working hours per week and achieve optimal operations, while strictly adhering to the most stringent local regulations. To upgrade your operational and delivery networks to the next level, it is recommended to explore the implementation of advanced automation solutions that allow full integration of order systems with fleet management.

What to Do Now: A Practical Guide for Operations and Logistics Managers

  1. Connecting advanced navigation system APIs to the corporate CRM system: It is recommended to link the organization's customer relationship management system, such as Zoho CRM, to Google Maps APIs to receive real-time traffic data, allowing proper pricing of arrival times for couriers or service representatives.
  2. Implementing optimization and route dispersion algorithms in vehicle fleets: Instead of relying on a simple, single route planning for each driver, it is recommended to use dedicated fleet management software that disperses route paths of field technicians or delivery vehicles among several parallel and equal-length lanes, preventing them from "creating a traffic jam" of the company's own vehicles in the same place and time.
  3. Creating automated workflows between different operational systems: Establish fully automated workflows using advanced automation platforms like N8N (an open-source-based automation platform) to link receiving a new order on the website, calculating the most optimal route in the navigation engine, and dispatching the precise driving task directly to the driver's phone app in the field automatically and quickly.

Looking Ahead to the Future of Smart Transportation and Industry

The rapid transition from individual and isolated trip management to a philosophy of collaborative, decentralized, and coordinated routing marks the beginning of a new golden age for the efficient management of both urban and industrial transportation resources. As advanced connectivity technologies, high-speed cellular networks, and autonomous vehicles continue to mature and become an integral part of our lives, the synergistic combination of smart navigation systems, AI Agents, and advanced fleet management platforms will allow businesses to operate in perfect coordination with environmental needs. Businesses and companies in Israel that choose to adopt these solutions and strategies today will enjoy a massive competitive advantage, reduce unnecessary expenses, and ensure their growth in a much faster, greener, and more efficient business world.

Questions & Answers

FAQ

רוצים ליישם את זה בעסק שלכם?

באוטומציות AI אנחנו בונים סוכני AI ואוטומציות לעסקים בישראל. ראו את השירותים הרלוונטיים:

  • אוטומציה לעסקיםחיבור מערכות, חשבוניות ודשבורדים
  • בוט וואטסאפ לעסקWhatsApp Business API בישראל
  • סוכני AI לעסקיםסוכנים שמטפלים בלידים, שיחות ו-CRM
  • ניהול לידים אוטומטימענה מיידי, ניקוד וסינון אוטומטי

This article was produced by our AI-assisted system: translation, summarization and business context based on original reporting by Google Research. Read about our editorial process. Link to the original source.

Enjoyed the article?

Subscribe to our newsletter for the latest AI updates straight to your inbox

More from Google Research

All articles from Google Research
גוגל מציגה את TabFM: מודל יסוד לנתונים טבלאיים שישנה את ה-CRM
מחקר
לפני 6 ימים
4 דקות
·מ־Google Research

גוגל מציגה את TabFM: מודל יסוד לנתונים טבלאיים שישנה את ה-CRM

חברת Google (גוגל) הציגה את TabFM (מודל יסוד לנתונים טבלאיים), פתרון בינה מלאכותית בשיטת Zero-Shot המאפשר ביצוע משימות סיווג ורגרסיה על נתונים מובנים ללא צורך באימון מודל מותאם אישית או אופטימיזציה מורכבת של היפר-פרמטרים. המודל פותח על ידי חוקרי Google Research (זרוע המחקר של גוגל) ואומן על מאות מיליוני נתונים סינתטיים המבוססים על מודלים סיבתיים מבניים. במבחני ביצועים שנערכו במערכת המדדים TabArena (פלטפורמת הערכה למודלים טבלאיים), המודל השיג תוצאות מובילות בהשוואה לאלגוריתמים מסורתיים כמו XGBoost (אלגוריתם למידת מכונה מבוסס עצי החלטה). המודל משוחרר כקוד פתוח ומשולב ישירות בתוך Google Cloud BigQuery לשימוש מהיר באמצעות פקודות SQL פשוטות.

GoogleTabFMTimesFM
קרא עוד
האצת מודלי בינה מלאכותית על המכשיר: החידוש של גוגל ב-MTP
מחקר
26 ביוני 2026
4 דקות
·מ־Google Research

האצת מודלי בינה מלאכותית על המכשיר: החידוש של גוגל ב-MTP

חברת Google הציגה פריצת דרך בארכיטקטורת מחשוב הקצה של מכשירי Pixel 9 ו-Pixel 10 באמצעות שילוב טכנולוגיית Multi-Token Prediction (MTP) במודל Gemini Nano v3 המקומי. פיתוח זה מאפשר להאיץ את מהירות הרצת המודלים על גבי המכשיר ביותר מ-50% ללא צורך במודל טיוטה חיצוני המכביד על הזיכרון. הארכיטקטורה החדשה, המכונה Zero-copy, עושה שימוש ישיר ב-KV cache של מודל הבסיס הקיים, ובכך חוסכת כ-130MB מזיכרון ה-RAM הדינמי ומפחיתה את צריכת האנרגיה של הסוללה, תוך שמירה על רמת דיוק ובטיחות גבוהה במשימות עיבוד שפה וסיכומי מידע.

GooglePixel 9Pixel 10
קרא עוד
אחזור ידע במודלי שפה: כיצד תהליכי חשיבה משפרים דיוק עובדתי?
מחקר
25 ביוני 2026
4 דקות
·מ־Google Research

אחזור ידע במודלי שפה: כיצד תהליכי חשיבה משפרים דיוק עובדתי?

מחקר חדש של Google Research (זרוע המחקר של גוגל) חושף כי הפעלת מנגנוני חשיבה (Reasoning) במודלים כמו Gemini-2.5 (מודל השפה של גוגל) משפרת באופן עקבי את היכולת לבצע אחזור ידע במודלי שפה. החוקרים זיהו שני מנגנונים: באפר חישובי וצימוד עובדתי, המאפשרים למודל לאחזר עובדות פשוטות מתוך הזיכרון הפנימי ללא צורך בחישובים מורכבים או בחיפוש חיצוני. עם זאת, המחקר מזהיר כי הזיה בודדת בשלבי הביניים של החשיבה פוגעת דרמטית בדיוק התשובה הסופית.

Zorik GekhmanJonathan HerzigGemini-2.5
קרא עוד
מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע
מחקר
16 ביוני 2026
4 דקות
·מ־Google Research

מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע

גוגל חשפה פריצת דרך בפרויקט Earth AI המאפשרת מעבר ממפות פיקסלים למידע וקטורי מפורט ברזולוציה של תת-מטר. המערכת שפותחה בשיתוף אוניברסיטת אוקספורד, מאפשרת מיפוי מדויק של גדרות חיות, קירות אבן וחורשות קטנות המהווים כלי קריטי לשיקום אקולוגי ולחישובי פחמן. עבור המגזר העסקי בישראל, טכנולוגיה זו מציעה הזדמנויות משמעותיות בתחומי הביטוח, הנדל״ן והחקלאות המדייקת, תוך התחשבות במגבלות חוק הגנת הפרטיות הישראלי.

Google Earth AIGoogle Earth EngineLeverhulme Centre for Nature Recovery
קרא עוד

More articles you might like

All articles
בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית: המדריך המלא למנהלי טכנולוגיה
מחקר
לפני 8 שעות
4 דקות
·מ־MIT Technology Review

בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית: המדריך המלא למנהלי טכנולוגיה

דוח חדש של MIT Technology Review Insights בשיתוף חברת Elastic מדגיש כי בניית ארכיטקטורת בינה מלאכותית יציבה היא הבסיס החיוני להצלחת פרויקטים טכנולוגיים בארגונים. לפי המחקר, כ-85% ממנהלי ה-IT מתכננים להטמיע כלי ניטור ייעודיים למודלי שפה (LLM Observability) כדי לשלוט בעלויות ובאבטחת מידע. חברת המחקר Gartner מזהירה כי ללא תשתית נתונים מתאימה, כ-60% מפרויקטי ה-AI יינטשו עד שנת 2026. הדו"ח ממליץ למנהלי טכנולוגיה להתמקד בארבעה יסודות: ניקוי נתונים בקנה מידה רחב, הנדסת קונטקסט (RAG), ניטור ובקרה קפדניים, ושמירה על צוותים מקצועיים ומעורבות אנושית מבוקרת בתהליכים.

MIT Technology Review InsightsElasticGartner
קרא עוד
גוגל מציגה את TabFM: מודל יסוד לנתונים טבלאיים שישנה את ה-CRM
מחקר
לפני 6 ימים
4 דקות
·מ־Google Research

גוגל מציגה את TabFM: מודל יסוד לנתונים טבלאיים שישנה את ה-CRM

חברת Google (גוגל) הציגה את TabFM (מודל יסוד לנתונים טבלאיים), פתרון בינה מלאכותית בשיטת Zero-Shot המאפשר ביצוע משימות סיווג ורגרסיה על נתונים מובנים ללא צורך באימון מודל מותאם אישית או אופטימיזציה מורכבת של היפר-פרמטרים. המודל פותח על ידי חוקרי Google Research (זרוע המחקר של גוגל) ואומן על מאות מיליוני נתונים סינתטיים המבוססים על מודלים סיבתיים מבניים. במבחני ביצועים שנערכו במערכת המדדים TabArena (פלטפורמת הערכה למודלים טבלאיים), המודל השיג תוצאות מובילות בהשוואה לאלגוריתמים מסורתיים כמו XGBoost (אלגוריתם למידת מכונה מבוסס עצי החלטה). המודל משוחרר כקוד פתוח ומשולב ישירות בתוך Google Cloud BigQuery לשימוש מהיר באמצעות פקודות SQL פשוטות.

GoogleTabFMTimesFM
קרא עוד
אימון מיומנויות של סוכני AI: הכירו את SkillOpt של מיקרוסופט
מחקר
30 ביוני 2026
4 דקות
·מ־Microsoft Research

אימון מיומנויות של סוכני AI: הכירו את SkillOpt של מיקרוסופט

מחקר חדש של Microsoft Research (זרוע המחקר של מיקרוסופט) מציג את SkillOpt (מערכת אופטימיזציה למיומנויות סוכני AI), גישה חדשנית ההופכת את תהליך כתיבת הפרומפטים לאימון פרמטרי מבוקר. המערכת שומרת על משקלי מודל השפה קפואים, ומאמנת שכבת מיומנויות טקסטואלית חיצונית באמצעות לולאת משוב המנתחת הצלחות וכישלונות. במבחני ביצועים מול מודלים מובילים כמו GPT-5.5, המערכת הציגה שיפור ממוצע של 23.5 נקודות במשימות מורכבות, ואיפשרה למודלים קטנים וזולים כמו Qwen3.5-4B לעקוף את ביצועי הבסיס של מודלים גדולים בהרבה ללא מיומנויות מותאמות.

SkillOptGPT-5.5Qwen3.5-4B
קרא עוד
הכנת נתונים לבינה מלאכותית: הבסיס למהפכת ה-AI בעסקים
מחקר
30 ביוני 2026
4 דקות
·מ־MIT Technology Review

הכנת נתונים לבינה מלאכותית: הבסיס למהפכת ה-AI בעסקים

מחקרים של חברת Reltio ושותפותיה מראים כי מודלי AI בחקלאות יכולים לשפר יבולים ב-26% ולצמצם שימוש במים ב-41%. עם זאת, ללא תשתית נתונים מאוחדת ונקייה (Data Readiness), מודלים אלו מייצרים המלצות שגויות והזיות מזיקות. הפער נובע מכך שמערכות רבות ניזונות מנתוני IoT ומקורות מידע מבוזרים שאינם מסונכרנים. כדי ליהנות מפירות הבינה המלאכותית, עסקים חייבים להשקיע קודם כל בבניית 'מקור אמת יחיד' המקשר בין לקוחות, ספקים ועלויות.

ReltioWilbur-EllisSAP
קרא עוד