كتب : وسيم إمام – صابر محمد
ابتكر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا " MIT" نموذجًا جديدًا لإثراء الخرائط الرقمية يسمى " "RoadTagger " يستخدم صور الأقمار الاصطناعية لتحديد ميزات الطرق في الخرائط الرقمية، مما يساعد في تحسين التنقل عبر نظام تحديد المواقع العالمي " GPS" ، وجرى شرح النموذج في ورقة قدمت في مؤتمر جمعية النهوض بالذكاء الصناعي.
وعادةً ما يتم إنشاء خرائط نظام تحديد المواقع العالمي GPS بواسطة شركات كبرى مثل جوجل، التي ترسل مركبات مزودة بكاميرات تجول ضمن الأحياء لالتقاط الفيديو والصور الخاصة بطرق المنطقة، لكن هذه العملية باهظة التكلفة، كما أن الحفاظ على هذه الخرائط محدثة يستغرق وقتًا طويلاً.
وتبعًا للتكاليف المرتفعة، يتم تجاهل بعض أجزاء العالم، ولا تظهر هناك إلا بيانات نظام تحديد المواقع العالمي GPS الأساسية فقط، ويتمثل أحد حلول هذه التحديات في إيجاد نموذج تعليم آلي مرتبط بصور الأقمار الصناعية، والتي يسهل الحصول عليها وتحديثها بانتظام إلى حد ما، وذلك في سبيل تحديد ميزات الطريق تلقائيًا.
لكن المشكلة هي أن صور الأقمار الصناعية للطرق غالبًا ما تكون غامضة بسبب أشياء مثل الأشجار والمباني، مما يجعل الأمور أكثر صعوبة بالنسبة لعنصر التعلم الآلي، وهنا يأتي دور الابتكار الجديد من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ويستخدم النموذج الجديد مزيجًا من بنية الشبكة العصبونية للتنبؤ تلقائيًا بعدد الممرات وأنواع الطرق (السكنية أو السريعة) وراء العوائق، وتمكن النموذج في الاختبارات ضمن الطرق المعزولة من حساب أرقام الممرات بدقة تصل إلى 77%، ويمكنه أن يستنتج أنواع الطرق (السكنية أو السريعة) بدقة 93%.
ويخطط الباحثون أيضًا لتمكين RoadTagger من التنبؤ بميزات أخرى، مثل أماكن وقوف السيارات وممرات الدراجات، ويأملون أن يتم استخدامها في يوم من الأيام لمساعدة البشر على التحقق من صحة التعديلات المستمرة على الطرق بسرعة.
وقال سام مادن Sam Madden، المؤلف المشارك وأستاذ في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسب EECS وباحث في مختبر علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي CSAIL: معظم الخرائط الرقمية المحدثة هي لأماكن تهتم بها الشركات الكبرى، وفي حال ما كنت في أماكن لا يهتمون بها كثيرًا، فأنت في وضع غير موات فيما يتعلق بجودة الخريطة.
