Inteligența artificială poate crea hărți pe baza unui text

Majoritatea oamenilor interacționează cu hărțile în mod regulat, fie că este vorba de a naviga de la un loc la altul, a urmări vremea sau a planifica excursii. Recent, inteligența artificială a avansat suficient pentru a crea hărți direct din descrieri textuale, ceea ce reprezintă o inovație importantă în domeniu.

În cadrul unui proiect dezvoltat de Aayush Dhakal și Srikumar Sastry, absolvenți ai McKelvey School of Engineering de la Universitatea Washington din SUA, și Nathan Jacobs, profesor de știința calculatoarelor și inginerie, a fost creat un model denumit Sat2Cap care permite generarea de hărți pe baza unor descrieri textuale. Acest model, alături de GeoSynth, un alt instrument dezvoltat pentru sintetizarea imaginilor din satelit pe baza textului sau a locațiilor geografice, oferă o soluție inovatoare pentru realizarea hărților.

Dhakal și Sastry și-au prezentat munca la conferința Computer Vision and Pattern Recognition din Seattle, unde au explicat cum aceste tehnologii pot transforma modul în care se creează hărțile. Sat2Cap, de exemplu, funcționează prin analiza imaginilor din satelit pentru a prezice reprezentări textuale relevante pentru o anumită locație. De asemenea, GeoSynth este capabil să genereze imagini din satelit variind de la orașe inundate la stațiuni insulare, pe baza unui prompt textual sau a unei locații geografice specificate.

Un aspect esențial al acestor tehnologii este faptul că pot genera hărți din concepte pe care nu le-au întâlnit anterior, un proces descris ca „cartografiere zero-shot”. Acest lucru înseamnă că, dacă se oferă un text precum „parcuri de distracții”, modelul va crea o hartă ce indică locațiile probabile ale parcurilor de distracții într-o anumită regiune, fără a necesita colectarea prealabilă a datelor detaliate.

Pentru Dhakal și Sastry, provocarea principală a fost colectarea unui volum mare de date pentru antrenarea modelului. Sat2Cap a fost antrenat cu 6 milioane de puncte de date pentru a asigura acuratețea și relevanța hărților generate. De asemenea, Sastry a subliniat dificultatea generării de imagini din satelit comparativ cu alte forme de generare a imaginilor, explicând că GeoSynth trebuie să fie condiționat să învețe detalii geografică specifice pentru a produce imagini corecte.

Aceste inovații în domeniul inteligenței artificiale deschid noi posibilități pentru planificarea urbană, monitorizarea schimbărilor climatice, răspunsul la dezastre naturale și multe alte aplicații. Instrumentele dezvoltate permit crearea unor hărți detaliate și relevante bazate pe descrieri textuale, facilitând astfel analiza și gestionarea datelor geospațiale.