RoadTracer: boljši avtomatizirani zemljevidi
Google Zemljevidi so zmagoslavje umetne inteligence v akciji, z zmožnostjo, da nas vodi od enega kraja do drugega z nekaj impresivnimi strojno učenje tehnologija. Medtem ko del Google Zemljevidov za načrtovanje poti ne potrebuje preveč ljudi, je ročno sledenje cestam na posnetkih iz zraka, da bi jih lahko strojno uporabili, izjemno dolgotrajno in vsakdanje. Kot rezultat, kljub tisočim uram, porabljenim za to nalogo, zaposlenim pri Googlu še vedno ni uspelo preslikati večine od več kot 20 milijonov milj cest, ki se raztezajo po vsem svetu.
Na srečo so raziskovalci z Massachusetts Institute of Technology's Computer Science in Laboratorij za umetno inteligenco (CSAIL) in Katarski raziskovalni inštitut za računalništvo sta morda pripravila rešitev. Razvili so avtomatizirano metodo za izdelavo načrtov, ki je 45 odstotkov natančnejša od obstoječih metod. Delo, imenovano RoadTracer, uporablja nevronske mreže za inteligentno preslikavo cest na slikah. Sistem bi lahko bil posebej primeren za kartiranje delov sveta, kjer so zemljevidi pogosto zastareli, kot so oddaljena in podeželska območja v državah v razvoju.
Priporočeni videoposnetki
"Nevronsko mrežo smo usposobili z uporabo posnetkov iz zraka 25 mest v šestih državah Severne Amerike in Evrope," Favyen Bastani, podiplomski študent na MIT CSAIL, je povedal za Digital Trends. »Natančneje, za vsako mesto smo sestavili korpus satelitskih posnetkov visoke ločljivosti iz Google Zemlje in grafi cestnega omrežja zemeljske resnice iz OpenStreetMap, ki pokrivajo območje približno 10 kvadratnih milj okoli mesta center."
RoadTracer deluje tako, da začne z znano lokacijo na cestnem omrežju in nato preišče okolico, da ugotovi, kaj bo najverjetneje naslednji del ceste. Ko je ta točka dodana, se postopek ponavlja znova in znova, dokler ni dodano celotno cestno omrežje.
Ekipa upa, da bo v prihodnje presegla zanašanje predvsem na posnetke iz zraka za kartiranje. "Na primer, ne dajo vam informacij o cestah z nadvozi, saj jih očitno ne vidite od zgoraj," je dejal Bastani. "Eden od naših drugih projektov je usposobiti sisteme za podatke GPS in nato sčasoma združiti te pristope v en sam sistem kartiranja."
Članek, ki opisuje delo, bo predstavljen junija na konferenci o računalniškem vidu in prepoznavanju vzorcev (CVPR) v Salt Lake Cityju.
Priporočila urednikov
- Ali lahko A.I. premagati človeške inženirje pri oblikovanju mikročipov? Google tako misli
- Algoritemska arhitektura: Ali naj pustimo A.I. projektirati zgradbe za nas?
- Zakaj je učenje robotov, da se igrajo skrivalnice, lahko ključ do A.I.
- Pameten novi A.I. sistem obljublja, da bo treniral vašega psa, ko ste zdoma
- Novi A.I. slušni aparat se nauči vaših preferenc poslušanja in se prilagodi
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
