إذا كنا سنقوم بتخطيط العالم فلن نفعل ذلك مع أحجام شحوم المرفق باستمرار. هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به. ومع ذلك فإن AI و Computer Vision مساعدون مفيدون في هذه المهمة كما أظهرت جهد على Facebook حيث وضعت مئات الآلاف من الأميال من الطرق غير الممنوحة سابقًا في تايلاند وغيرها من البلدان الأقل إغلاقًا.
المشكلة ببساطة أن هناك الكثير من الأرض وفقط حفنة من الناس يصنعونها في الواقع خرائط منها. بالتأكيد لدى Google و Apple منتجات مبادرة - لكن تركيزهما على الشركات في المدن والملاحة الدقيقة وليس بما في ذلك كل مسار ترابية وطريق الحصى. الطرق ويجب وضع علامة بوضوح على الخرائط بحيث يمكن الوصول إليها من خلال خدمات حديثة أخرى كما تعلمون الحصول على الاتجاهات. مع وجود آلاف وآلاف الأميال ليس فقط غير محددة ولكن من الصعب القيام بها فإن مجتمع رسم الخرائط قد قطع عمله. البنية التحتية المتقدمة. في العالم النامي-على سبيل المثال أفريقيا وجنوب شرق آسيا وأمريكا اللاتينية-حيث لا يتم تحديد الطرق بشكل جيد أو الحفاظ عليها أو تطويرها حتى أن العين البشرية التي تم تدريبها يمكن أن تكافح لتحديد وتصنيف الميزات بشكل صحيح. خبير رسم الخرائط في صناعة Ridesharing في منشور مدونة على Facebook حول الجهد الذي يعمل به الذكاء الاصطناعى.
Facebook بالطبع يريد هؤلاء الأشخاص البعيدة أن يتفاعلوا مع خدماتها الحديثة. على مدار العام الماضي ونصف الشركة حددت الشركة أكثر من 300000 ميل من الطرق في تايلاند مما ساهم في مشروع OpenStreetMap. أسفرت الخريطة ذات الجهد الذكاء الاصطناعى وهي أداة وضع علامات تعزز للتعلم الآلي والتي تسرع بشكل كبير عملية وضع الطرق القابلة للقراءة على الكمبيوتر أعلى صور الأقمار الصناعية.
كما ترون في الجزء الأول من الفيديو أدناه يتضمن إنشاء طريق في نظام OSM (يسمى المعرف) عادةً رسم الطريق أعلى صور الأقمار الصناعية باستخدام خطوط ومنحنيات بسيطة. يوضح النصف الثاني من الفيديو كيف في السريع لقد ملأت الذكاء الاصطناعى بالفعل ما يشتبه فيه هو الطرق وأن مهمة الإنسان هي أكثر لتأكيدها أو نفيها أو ضبطها قليلاً.
خريطة مع الذكاء الاصطناعى: واجهة محرر سريعة
طور باحثو ومهندسي Facebook طريقة جديدة لاستخدام التدريب العميق والخاضع للإشراف على شبكات الطرق من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة المتاحة تجارياً. يضع النموذج الناتج شريطًا جديدًا لحالة الدقة والبيانات متوفرة الآن من خلال الخريطة مع الذكاء الاصطناعي (https://mapwith.ai/). يعرض هذا الفيديو خريطة مع واجهة محرر AIS السريعة.
نشرها Facebook AI يوم الخميس 18 يوليو 2019
من الواضح أن الطريقة الأخيرة أسرع بكثير على الرغم من وكيل التعلم الآلي الذي يصف الطرق بعيدا عن الكمال. قدّر الفريق أنهم ربما قاموا بخمس سنوات من عمل الكوع بعد 18 شهرًا. وجدت أنها فقدت الكثير من الدقة عند تطبيقها على البلدان الأخرى. من المنطقي - قد تكون الميزات والإشارات التي تحدد الطرق بشكل موثوق في بلد أو منطقة غائبة تمامًا في أخرى. في نهاية المطاف اضطروا إلى إعطاء الوكيل منطقًا أكثر ضبابية قليلاً من المنطق الذي وصل إليه النهج الذي يركز على تايلاند. منشورات المدونة (يمكن العثور على المزيد من المعلومات الفنية في ورقتها). تم تدريب النظام على عدد كبير من بلاط الخريطة من مناطق OSM المعينة بالفعل معروفًا أن كل منها لديها طرق مرئية وشبه مرئية عليها. لقد تعلمت الميزات التي تحدد طريقًا صغيرًا وليس على سبيل المثال جدارًا محتجزًا أو سريرًا خورًا يمكنك أن تتخيل كيف من المدار قد يبدو ذلك
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
