RoadTracer: hărți automate mai bune
Google Maps este un triumf al inteligenței artificiale în acțiune, cu capacitatea de a ne ghida dintr-un loc în altul folosind niște niște impresionante învățare automată tehnologie. Dar, în timp ce partea de rutare a Google Maps nu are nevoie de prea mulți oameni în amestec, trasarea manuală a drumurilor pe imaginile aeriene pentru a le face utilizabile de mașină este incredibil de consumatoare de timp și de banal. Drept urmare, chiar și cu mii de ore petrecute în această sarcină, angajații Google încă nu au reușit să cartografieze majoritatea celor peste 20 de milioane de mile de drumuri care se întind în întreaga lume.
Din fericire, cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology’s Computer Science și Laboratorul de Inteligență Artificială (CSAIL) și Qatar Computing Research Institute ar fi putut veni cu un soluţie. Ei au dezvoltat o metodă automată de a construi foi de parcurs, care este cu 45% mai precisă decât metodele existente. Denumită RoadTracer, lucrarea folosește rețele neuronale pentru a mapa în mod inteligent drumurile pe imagini. Sistemul ar putea fi deosebit de potrivit pentru cartografierea unor părți ale lumii unde hărțile sunt frecvent învechite, cum ar fi zonele îndepărtate și rurale din lumea în curs de dezvoltare.
Videoclipuri recomandate
„Am antrenat rețeaua neuronală folosind imagini aeriene din 25 de orașe din șase țări din America de Nord și Europa.” Favyen Bastani, un student absolvent la MIT CSAIL, a declarat pentru Digital Trends. „În mod specific, pentru fiecare oraș am asamblat un corpus de imagini prin satelit de înaltă rezoluție de la Google Earth și Grafice ale rețelei de drumuri de la sol din OpenStreetMap, care acoperă o regiune de aproximativ 10 mile pătrate în jurul orașului centru."
RoadTracer funcționează pornind de la o locație cunoscută pe o rețea de drumuri și apoi examinând zona înconjurătoare pentru a afla care este cel mai probabil următoarea porțiune a drumului. Odată ce acest punct a fost adăugat, procesul se repetă din nou și din nou până când întreaga rețea de drumuri a fost adăugată.
În continuare, echipa speră să depășească baza în principal pe imagini aeriene pentru cartografiere. „De exemplu, ei nu vă oferă informații despre drumurile cu pasaje supraterane, deoarece evident că nu le puteți vedea de sus”, a spus Bastani. „Unul dintre celelalte proiecte ale noastre este să antrenăm sistemele pe datele GPS și apoi să putem în cele din urmă să îmbinăm aceste abordări într-un singur sistem de cartografiere.”
O lucrare care descrie lucrarea va fi prezentată în iunie la Conferința privind viziunea computerizată și recunoașterea modelelor (CVPR) din Salt Lake City.
Recomandările editorilor
- Poate A.I. bate inginerii umani la proiectarea microcipurilor? Google crede așa
- Arhitectura algoritmică: Ar trebui să lăsăm A.I. proiectați clădiri pentru noi?
- De ce învățarea roboților să joace de-a v-ați ascunselea ar putea fi cheia pentru I.A. de nouă generație.
- Un nou inteligent A.I. sistemul promite să vă dreseze câinele în timp ce sunteți plecat de acasă
- Noul A.I. aparatul auditiv învață preferințele dvs. de ascultare și efectuează ajustări
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
