Facebook通过AI增强工具为OpenStreetMap社区提供支持

 
如果我们要绘制世界地图，我们就不会用更大量的肘部油脂来做。还有太多工作要做。人工智能和计算机视觉是这项任务的有用助手，然而，正如Facebook的努力已经表明的那样，在泰国和其他不那么覆盖的国家铺设了数十万英里以前没有铺设过的道路。
问题很简单，那里有很多地球，只有少数人真正制作地图。当然，谷歌和苹果都有决斗产品 – 但他们的重点是城市企业和精确导航，不包括每条泥路和碎石路。
然而对于数百万人来说，这些泥路和碎石路是重要的通道，应该在地图上清楚标明，以便其他现代服务可以到达，或者，你知道，获得方向。成千上万的里程不仅没有标记，而且难以辨认，因此地图界的工作已经完成。
“大多数现代算法，训练集和技术都被发明用于基础设施高度发达的地区。在发展中国家 – 例如，非洲，东南亚，拉丁美洲 – 道路没有明确界定，维护或发展，即使是受过最好训练的人眼也很难识别和正确分类特征，“Dmitry Kuzhanov说，一个关于人工智能工作的Facebook博客文章中的共享行业的测绘专家。
当然，Facebook希望这些广受欢迎的人们能够使用其现代服务。在过去的一年半中，该公司已经在泰国绘制了超过30万英里的道路，并为OpenStreetMap项目做出了贡献。 Map with AI的努力产生了RapiD，这是一种机器学习增强的标签工具，极大地加速了在卫星图像上铺设计算机可读道路的过程。
正如您在下面视频的第一部分中所看到的，在OSM系统(称为iD)中创建道路通常涉及使用简单的线条和曲线在卫星图像上方绘制道路。视频的后半部分显示，在RapiD中，人工智能已经填写了它怀疑的道路，人类的工作更多的是确认，否定或稍微调整它们。
Facebook人工智能研究人员和工程师开发了一种使用深度学习和弱监督训练的新方法，用于从商业上可获得的高分辨率卫星图像预测道路网络。由此产生的模型为最先进的精确度设置了一个新的标准，现在可以通过Map With AI公开数据。该视频显示了Map with AI的RapiD编辑器界面。
显然，后一种方法要快得多，即使标记道路的机器学习代理远非完美。该团队估计他们在18个月内完成了五年的肘部润滑脂工作。
他们为绘制泰国失踪道路而绘制的系统非常强大，并且优于其他街道检测AI，但研究人员发现，当应用于其他国家时，它失去了很多准确性。有道理 – 在一个国家或地区可靠地定义道路的特征和线索在另一个国家或地区可能完全没有。最终，他们不得不给代理人稍微模糊的逻辑，而不是以泰国为中心的方法。
用于创建改进代理的深度学习技术在这两篇F​​acebook博客文章中以半技术方式详述(更多技术信息可在他们的论文中找到)。该系统在OSM已经绘制的区域中的大量地图图块上进行了训练，每个区域都有可见和半可见的道路。它学会了定义一条小路的特征，而不是挡土墙或小河床;你可以想象那些可能看起来相似的轨道。
satroads gif
模糊逻辑方法已经淘汰，最终模型在全球范围内运行良好;为了表明这一点，该项目正在为阿富汗，孟加拉国，印度尼西亚，墨西哥，尼日利亚，坦桑尼亚和乌干达发布人工智能的街道电网，还有更多的路线。
当然，还将为OSM社区提供RapiD工具。并且很难说它比该项目的频繁贡献者Martijn van Exel更好，他为Facebook的帖子提供了以下内容：
该工具在建议机器生成的功能和手动映射之间取得了很好的平衡。 它为地图制作者提供了在地图中最终结果的最终决定权，但有助于使两者都有用并引起对欠映射地点的注意。 这绝对是OSM未来的关键部分。 我们永远不会映射世界，并在没有机器帮助的情况下保持映射。 诀窍是找到最佳点。 OSM是一个人物项目，地图反映了地图制作者的兴趣，技能，偏见等。核心原则永远不会丢失，但它可以而且必须与绘图中的新视野一起旅行。
当然，除非你想把它全部留给Apple和Google，否则你可以自己加入OSM的行列，并在字面上帮助将一些地方放在地图上。