休暇の時間だ。皆で車に乗り込み、川を渡り森を抜け、488マイル離れた祖母の家へ向かう。Googleによると、そこまで7時間半かかるらしい。Googleは嘘をついている。
この7時間半は運転時間のみで、長距離ドライブには必ず含まれる食事やトイレ休憩は含まれていません。（追記：ドライブ旅行のアクティビティとして、休憩所のトイレをじっと見つめるのは楽しいですよね？なので、おしっこの色をチェックしてみるのもいいでしょう。）
Googleマップなどのアプリは交通渋滞情報をルート案内に組み込み始めていますが、出発の数時間前にそれを把握するのは難しい場合があります。しかし、将来的にはアルゴリズムの助けを借りて、旅行計画はさらに改善される可能性があります。
MITのブライアン・ウィリアムズ教授（いえ、あのブライアン・ウィリアムズではありません）は、研究者グループと共同で、空港にいつ到着しなければならないかから、スケジュール通りに昼食をとるべき時間まで、あらゆる旅行ニーズを組み込んだ計画アルゴリズムの開発に取り組んでいます。このアルゴリズムは、都市計画者がバス路線のスケジュールを組んだり、航空会社がフライトのスケジュールを組んだりするのにも活用できるかもしれません。
このアルゴリズムはまだ開発段階にあります。「現時点では基礎研究の段階です」とウィリアムズ氏はデルのTech Page On eで語りました。「私たちはアルゴリズムの開発と概念実証に注力してきました。これを成熟した製品へと発展させるには、まだ相当な作業が残っています。」
最終的には、目的地（おばあちゃんの家）、立ち寄りたい場所（ウェンディーズで正午ごろのランチ）、そして到着予定時刻を入力できるようになることを期待しています。プログラムは、交通状況を考慮して、時間通りに到着する可能性が高くなる代替スケジュール（ランチは1時にパネラ）などを提案してくれます。遅延が発生した場合や、ガソリンを入れるために立ち寄らなければならない場合は、プログラムがリアルタイムで再計算し、当初の目的地を維持しようとします。
ウィリアムズ氏は長年このタイプのアルゴリズムに取り組んでおり、1999年にNASAが宇宙探査機の制御に使用したリモートエージェントAIシステムの開発に携わった。現在、宇宙船が宇宙の天候に適応するのに役立ったのと同じ研究が、人々が地球にずっと近い場所への旅行を計画するのに役立つかもしれない。
