Sztuczna inteligencja Facebooka pomoże rozwijać OpenStreetMap

Inżynierowie z Facebooka opracowali technologię Map with AI, która dzięki algorytmom uczenia maszynowego ma wprowadzić nową jakość w kartowaniu dróg i ulic na całym świecie.

Obiekty zakwalifikowane przez algorytm jako drogi

Edytor RapiID

Po co w ogóle portal społecznościowy zajął się tym zagadnieniem? Ponieważ korzysta z zasobów otwartego projektu OpenStreetMap w takich usługach jak Marketplace czy Local. O ile mapa ta oferuje bogactwo danych dla krajów wysokorozwiniętych, o tyle na terenach wiejskich i słabo rozwiniętych ma wiele luk, których zapełnianie będzie trwało latami. Sposobem na przyspieszenie tego procesu ma być automatyczna analiza wysokorozdzielczych zdjęć satelitarnych.

Oczywiście, wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w kartowaniu sieci drogowej nie jest niczym nowym. Eksperymenty Facebooka pokazały jednak, że istniejące rozwiązania są obarczone istotnymi wadami utrudniającymi ich wykorzystanie na większą skalę. Otóż korporacja zaimplementowała przygotowane przez siebie algorytmy do skartowania dróg w Tajlandii. Efekt był bardzo obiecujący, bo w półtora roku udało się nanieść na mapę blisko 0,5 mln km dróg.

Schody zaczęły się, gdy algorytm zaczęto implementować w innych krajach. Okazało się wówczas, że w niektórych regionach technologia ta sobie nie radzi, bo np. za drogi uznaje suche rowy. Zdecydowano się więc „wytrenować” algorytm w różnych częściach świata. Wykorzystano do tego dane OSM dla miejsc, które wyróżniają się wysokim pokryciem. Unikano jednocześnie regionów, gdzie gęstość sieci drogowej jest w tej bazie niewielka. Może to bowiem świadczyć o tym, że wolontariusze OpenStreetMap skartowali jedynie główne drogi. Uwzględnienie takich fragmentów mapy mogłoby więc negatywnie rzutować na jakość pracy algorytmu.

Efekty pracy inżynierów Facebooka można zobaczyć w udostępnionym przez tę korporację internetowym edytorze RadID. Pozwala on przeglądać obiekty wytypowane przez algorytm jako drogi i ulice, weryfikować ich poprawność czy edytować ich geometrię. Dopiero po manualnej akceptacji stają się one widoczne w bazie OSM.

Pierwsze opinie wolontariuszy OSM o RadID są obiecujące:

• „Narzędzie zapewnia dobrą równowagę między automatycznym generowaniem obiektów a manualnym kartowaniem. To kartograf ma ostatnie słowo, co trafi na mapę. Ale algorytm pomaga mu tylko tyle, by być użytecznym i zwracać uwagę na słabo skartowane miejsca. Z punktu widzenia nowicjuszy dobrze byłoby wzbogacić RapID o bardziej intuicyjną instrukcję obsługi. Interfejs podobny jak w edytorze iD oraz skróty klawiszowe sprawiają natomiast, że jest to dobre narzędzie dla tych, którzy chcą je wykorzystywać częściej niż okazjonalnie” – komentuje wieloletni uczestnik projektu OSM Martijn van Exel. „Z pewnością będzie to kluczowy element przyszłości OSM. Nie damy radę odwzorować całego świata bez pomocy maszyn. Sztuka polega jednak na znalezieniu złotego środka, bo OSM tworzony jest przez ludzi i odzwierciedla ich indywidualne zainteresowania czy umiejętności”.
• „Kluczową zaletą RapID jest możliwość wykorzystania tego narzędzia w regionach, gdzie automatyzacja kartowania jest najbardziej potrzebna. Większość dostępnych dotychczas algorytmów została zaprojektowana do pracy na obszarach o rozbudowanej infrastrukturze. Tymczasem to w krajach rozwijających się manualne kartowanie dróg napotyka na największe trudności” – mówi z kolei Dmitry Kuzhanov.

Ze szczegółami technologii Facebooka można zapoznać się na stronie mapwith.ai.

JK