Sztuczna inteligencja usprawni tworzenie map
Naukowcy z instytutu MIT oraz QCRI (Qatar Computing Research Institute) zaprezentowali światu algorytm który może usprawnić proces powstania map dla kierowców.
Szczegółowe mapy w nawigacjach samochodowych niejednokrotnie mogą okazać się pomocne podczas pokonywania tras. Dokładne odwzorowanie pasów ruchów, ścieżek rowerowych, przejść dla pieszych czy nawet parkingów może pomóc kierowcom w planowaniu drogi z uwzględnieniem pełnej infrastruktury w danym regionie. Niestety tworzenie tak dokładnych map wymaga ogromnych kosztów i przede wszystkim czasu, przez co nierzadko mniej popularne miejsca i drogi są po prostu ignorowane.
Rozwiązaniem na to ma być algorytm stworzony przy współpracy naukowców z MIT oraz QCRI. RoadTagger - bo tak się nazywa, wykorzystuje sztuczną inteligencję w postaci kombinacji dwóch sieci neuronowych do automatycznego przewidywania wyglądu danej drogi. Uwzględnia przy tym liczbę wspomnianych pasów ruchu, rodzaj nawierzchni drogi, a nawet okoliczne przeszkody.
Algorytm przetestowano już na drogach 20 miast w USA. Jego dokładność zliczania pasów wynosiła 77 procent, natomiast prawidłowego typowania dróg nawet 93 procent. Naukowcy już teraz planują wprowadzić dodatkowe funkcje rozpoznające miejsca parkingowe i ścieżki rowerowe.
Badacze z MIT oraz QCRI mają nadzieję, że ich odkrycie przyczyni się do szybszych aktualizacji map drogowych. W przypadku wciąż rozwijających się miast i rozrastających sieci dróg może okazać się on "strzałem w dziesiątkę".
