Max Home IndustryFacebook выпустила коллекцию сервисов и инструментов для редактирования карт под названием Map with AI. Коллекция была разработана совместно с OpenStreetMap и включает в себя интерфейс редактора RapiD, который можно использовать для просмотра, проверки и корректировки карты по мере необходимости.
Система использует искусственный интеллект для прогнозирования характеристик на спутниковых снимках высокого разрешения. Идея заключается в том, что вы берете карту, используете RapID для определения вещей, которые, вероятно, будут дорогами, скажем, и затем их можно разместить на карте.
Объявление делится на две части. Существует бесплатная в использовании карта с ИИ-сервисом, которая включает в себя доступ к созданным ИИ дорожным картам в Афганистане, Бангладеш, Индонезии, Мексике, Нигерии, Танзании и Уганде, с течением времени появляется все больше стран.
Кроме того, Facebook выпускает для сообщества OpenStreetMap (OSM) картографический инструмент на базе искусственного интеллекта под названием RapiD. OpenStreetMap-это усилия сообщества по созданию свободно доступных, редактируемых карт мира. RapiD-это усовершенствованная версия существующего идентификатора инструмента редактирования OSM, предназначенная для быстрого и простого добавления и редактирования дорог для любого пользователя; она также включает проверку целостности данных для обеспечения согласованности и точности новых изменений карты.
За кулисами программное обеспечение основано на модели сегментации глубоких нейронных сетей (DNN). Фактическим результатом работы инструмента является улучшенное спутниковое изображение, дающее вероятность того, что каждый пиксель является частью дороги. Ярко-пурпурный цвет означает высокую степень уверенности в том, что пиксель является дорогой, а прозрачный означает низкую степень уверенности. На изображении ниже зеленые дороги были введены вручную членами сообщества OSM, в то время как пурпурные дороги были автоматически введены с помощью RapiD.
Проблема в том, что дороги выглядят очень по-разному в зависимости от того, где они находятся, скрыты ли они деревьями, и их можно спутать с такими объектами, как сухие русла рек или стены полей.
Чтобы справиться с этими проблемами, команда ИИ Facebook построила 34-слойную модель DNN, которая может распознавать дороги на спутниковых снимках по всему миру с разрешением примерно 2 квадратных фута на пиксель.
Команда разработчиков в Facebook говорит, что они использовали эту систему для отображения всех ранее не нанесенных на карту дорог в Таиланде в OpenStreetMap. Несмотря на более чем 300 000 миль не нанесенных на карту дорог, команда смогла завершить этот проект за 18 месяцев, что в два раза меньше, чем потребовалось бы команде из 100 экспертов по картографии, чтобы сделать это вручную.
Facebook заявляет, что, как и в случае с проектом карт плотности населения компании, карты, созданные с использованием RapID, будут общедоступны в качестве ресурса для реагирования на стихийные бедствия, городского планирования и проектов развития.