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Mappe sempre più precise grazie a GPS migliorato con l'AI

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Mappe sempre più precise grazie a GPS migliorato con l'AI FASTWEB S.p.A.
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L'aggiornamento del sistema GPS utilizza l'intelligenza artificiale RoadTagger per colmare le lacune nella mappatura dei dati

I sistemi di navigazione satellitare per auto e le app di mappatura mobile hanno reso molto più facile viaggiare da un luogo all'altro senza perdersi, ma una nuova innovazione promette di aiutare a risolvere un punto dolente residuo: entrare nella corsia giusta agli incroci. Le app di mappatura di oggi, non sono sempre di grande aiuto, se ci si trova ad ??un incrocio sconosciuto e non siamo sicuri di dove dovremo girare: le app spesso non hanno i dettagli o le conoscenze per avvisarci al momento giusto.

Il sistema sviluppato dai ricercatori del MIT e del Qatar Computing Research Institute utilizza le immagini satellitari per aumentare i dati cartografici esistenti, e sta applicando l'intelligenza artificiale per elaborare il layout delle strade nascoste da alberi ed edifici.

Si chiama RoadTagger e, implementando l'apprendimento automatico su immagini satellitari, il sistema è in grado di capire con un alto grado di precisione alcuni dettagli extra sulle strade, incluso, ad esempio, quante corsie hanno. Ciò potrebbe dare ai conducenti un avvertimento tempestivo sulle deviazioni o l'unione di corsie.

RoadTagger potrebbe anche essere adattato per formulare ipotesi su piste ciclabili e parcheggi, sostengono i ricercatori. Ciò sarebbe particolarmente utile nei luoghi in cui sono disponibili pochi dati cartografici, poiché alle mappe sarà possibile fornire ulteriori dettagli in modo relativamente rapido ed economico.

"Le mappe digitali più aggiornate provengono da luoghi di cui le grandi aziende si preoccupano di più", afferma Sam Madden del MIT. "Se ci si trova in altri luoghi ??si è in svantaggio rispetto alla qualità della mappa. Il nostro obiettivo è automatizzare il processo di generazione di mappe digitali di alta qualità, in modo che possano essere disponibili in qualsiasi paese."

Nei test in 20 città degli Stati Uniti, il sistema RoadTagger è stato in grado di contare le corsie con una precisione del 77% in cui la vista della strada risulta almeno parzialmente bloccata. Nell'identificare i tipi di strade (residenziali o autostradali), ha raggiunto un tasso di precisione del 93%.

Altre aree in cui questa analisi può rivelarsi utile sono nell'individuazione delle strade sterrate che sono state asfaltate di recente e nel calcolo di quali tratti stradali sono nascosti dai cavalcavia.

L'intelligenza artificiale alla base del programma suddivide le strade in riquadri e utilizza le informazioni provenienti dai riquadri circostanti per aiutarlo a capire il layout delle strade quando la vista satellitare è bloccata. È un modello "end-to-end" in grado di produrre output da dati grezzi senza alcun intervento umano lungo la strada.

Le immagini satellitari vengono di solito aggiornate più regolarmente rispetto ai dati cartografici e la speranza è che le mappe possano essere più precise rispetto alle recenti modifiche ai layout - e magari avvertirci per tempo la prossima volta che dovremo cambiare corsia.

28 gennaio 2020

Fonte: newatlas.com

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