Un model inventat de cercetătorii de la MIT și Qatar Computing Research Institute (QCRI) care utilizează imagini prin satelit pentru a eticheta caracteristicile rutiere în hărțile digitale ar putea ajuta la îmbunătățirea navigării prin GPS.
Astfel șoferii pot avea mai multe detalii despre rutele lor daca vor sa navigheze în locații necunoscute. Încorporarea informațiilor despre locurile de parcare poate ajuta șoferii să le aleaga din timp, în timp ce cartografierea benzilor de biciclete poate ajuta bicicliștii să evite străzile aglomerate.
Crearea hărților detaliate este un proces costisitor și necesita mult timp, de aceea este realizata în mare parte de companii mari, cum ar fi Google, care trimite vehicule cu camerele de filmare pe capotă pentru a capta și imagini video ale drumurilor unei zone. Combinând asta cu alte date se pot crea hărți precise, actualizate. Deoarece acest proces este costisitor, însă, unele părți ale lumii sunt ignorate.
O soluție este să fie realizate modele de învățare automată pe imagini din satelit – care sunt mai ușor de obținut și actualizate destul de regulat – pentru a eticheta automat caracteristicile drumului. Dar drumurile pot fi ascunse de copaci și clădiri, ceea ce devine o sarcină provocatoare. Într-o lucrare prezentată la Asociația pentru Avansarea Artificial Intelligence, cercetătorii MIT și QCRI descriu „RoadTagger”, care folosește o combinație de arhitecturi de rețele neuronale pentru a prezice automat numărul de benzi și tipuri de drum (rezidențiale sau autostrăzi) în spatele obstacolelor.
În testarea RoadTagger pe drumuri ascunse din hărți digitale din 20 de orașe din SUA, modelul a numărat numerele de benzi cu o precizie de 77 la sută și a dedus tipuri de drum cu o precizie de 93%. Cercetătorii intenționează, de asemenea, să permită RoadTagger să prezică alte caracteristici, cum ar fi locuri de parcare și benzi pentru biciclete.
“Cele mai multe hărți digitale actualizate sunt din locuri de care companiilor mari le pasă cel mai mult. Dacă sunteți în locuri de care nu le pasă prea mult, sunteți în dezavantaj în ceea ce privește calitatea hărții”, spune coautorul Sam Madden, profesor la Departamentul de Inginerie Electrică și Informatică (EECS) și cercetător în Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL). „Scopul nostru este automatizarea procesului de generare a hărților digitale de înaltă calitate, astfel încât acestea să poată fi disponibile în orice țară”.
 care utilizează imagini prin satelit pentru a eticheta caracteristicile rutiere în hărțile digitale ar putea ajuta la îmbunătățirea navigării prin GPS.){kind=link}