RoadTracer: უკეთესი ავტომატური რუქები
Google Maps არის ხელოვნური ინტელექტის ტრიუმფი მოქმედებაში, რომელსაც შეუძლია გვახელმძღვანელოს ერთი ადგილიდან მეორეზე შთამბეჭდავი გამოყენებით. მანქანათმცოდნეობა ტექნოლოგია. მაგრამ მიუხედავად იმისა, რომ Google Maps-ის მარშრუტიზაციის ნაწილს არ სჭირდება ძალიან ბევრი ადამიანი ნარევში, გზების ხელით მიკვლევა აერო გამოსახულებებზე, რათა ისინი მანქანით გამოსაყენებელი გახდეს, წარმოუდგენლად შრომატევადი და ამქვეყნიურია. შედეგად, ამ ამოცანაზე დახარჯული ათასობით საათიც კი, Google-ის თანამშრომლებმა ჯერ კიდევ ვერ მოახერხეს 20 მილიონ და მეტი კილომეტრიანი გზის უმრავლესობის რუკა, რომელიც გადაჭიმულია მთელ მსოფლიოში.
საბედნიეროდ, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის კომპიუტერული მეცნიერების მკვლევარები და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიამ (CSAIL) და ყატარის გამოთვლითი კვლევითი ინსტიტუტი შესაძლოა გამოვიდნენ გამოსავალი. მათ შეიმუშავეს ავტომატური მეთოდი საგზაო რუქების შესაქმნელად, რომელიც 45 პროცენტით უფრო ზუსტია, ვიდრე არსებული მეთოდები. ნამუშევარი სახელწოდებით RoadTracer, იყენებს ნერვულ ქსელებს სურათებზე გზების ჭკვიანურად დასახატად. სისტემა შეიძლება განსაკუთრებით კარგად შეეფერებოდეს მსოფლიოს იმ ნაწილების რუქას, სადაც რუკები ხშირად მოძველებულია, მაგალითად, განვითარებადი სამყაროს შორეულ და სოფლად.
რეკომენდებული ვიდეოები
„ჩვენ ვავარჯიშეთ ნერვული ქსელი ჩრდილოეთ ამერიკისა და ევროპის ექვსი ქვეყნის 25 ქალაქის საჰაერო სურათების გამოყენებით. ფავიენ ბასტანიგანუცხადა Digital Trends-ს MIT CSAIL-ის კურსდამთავრებულმა. ”კონკრეტულად, თითოეული ქალაქისთვის ჩვენ შევიკრიბეთ მაღალი რეზოლუციის სატელიტური სურათების კორპუსი Google Earth-დან და სახმელეთო სიმართლის საგზაო ქსელის გრაფიკები OpenStreetMap-დან, რომელიც მოიცავს დაახლოებით 10 კვადრატული მილის ტერიტორიას ქალაქის ირგვლივ ცენტრი.”
RoadTracer მუშაობს საგზაო ქსელში ცნობილი მდებარეობიდან დაწყებით და შემდეგ მიმდებარე ტერიტორიის შესწავლით, რათა გამოიკვლიოს, თუ რომელი იქნება გზის შემდეგი ნაწილი. ამ პუნქტის დამატების შემდეგ, პროცესი მეორდება ისევ და ისევ, სანამ მთელი საგზაო ქსელი არ დაემატება.
მომავალში, გუნდი იმედოვნებს, რომ რუკებისთვის ძირითადად საჰაერო სურათებზე დაყრდნობას სცილდება. ”მაგალითად, ისინი არ გაძლევენ ინფორმაციას ესტაკადების მქონე გზების შესახებ, რადგან თქვენ აშკარად ვერ ხედავთ მათ ზემოდან,” - თქვა ბასტანიმ. ”ჩვენი ერთ-ერთი სხვა პროექტი არის სისტემების მომზადება GPS მონაცემებზე და შემდეგ საბოლოოდ შევძლებთ ამ მიდგომების გაერთიანებას ერთიან რუქების სისტემაში.”
ნაშრომი, რომელიც აღწერს ნაშრომს, წარმოდგენილი იქნება ივნისში კონფერენციაზე სოლტ ლეიკ სიტიში კომპიუტერული ხედვისა და ნიმუშის ამოცნობის შესახებ (CVPR).
რედაქტორების რეკომენდაციები
- შეუძლია A.I. დაამარცხეთ ინჟინრები მიკროჩიპების დიზაინში? Google ასე ფიქრობს
- ალგორითმული არქიტექტურა: უნდა დავუშვათ A.I. შენობების დიზაინი ჩვენთვის?
- რატომ შეიძლება რობოტებისთვის დამალვაში თამაშის სწავლება იყოს შემდეგი თაობის A.I.
- ჭკვიანი ახალი A.I. სისტემა გპირდებათ გაწვრთნას თქვენს ძაღლს, სანამ სახლიდან შორს ხართ
- ახალი A.I. სმენის აპარატი სწავლობს თქვენს მოსმენის პრეფერენციებს და აკეთებს კორექტირებას
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
