Mapas de carreteras mediante inteligencia artificial

 

CIENCIA UANL / AÑO 21, No.90 julio-agosto 2018

Como cuando vas a un lugar y compras un mapa para llegar, pero resulta que no aparece. Así podríamos hacer un meme y publicarlo, te aseguro que muchos le darían like o me encanta porque les ha pasado, ¿a ti no? Sobre todo si utilizamos un mapa físico, impreso. Sabías que las aplicaciones informáticas de mapas para dispositivos de bolsillo han cambiado la manera de orientarse por el mundo de mucha gente, pero aún no lo han cubierto todo. En particular, hacer mapas de carreteras puede ser algo tedioso: incluso después de tomar imágenes aéreas, las compañías como Google tienen que dedicar muchas horas a trazarlas manualmente en los mapas. Como resultado, todavía no se ha conseguido levantar mapas de la gran mayoría de los más de 30 millones de kilómetros de carreteras en todo el globo (por eso es que muchos nos hemos perdido al usar un mapa).

Que haya espacios vacíos en los mapas es un problema, en particular para los sistemas que están siendo diseñados para su uso en los automóviles autónomos (cierto, te recuerda cuando el GPS te indica vuelta a la izquierda, pero tú sabes que es a la derecha). Con el propósito de buscar formas de solucionar este problema, el equipo de Mohammad Alizadeh, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha creado RoadTracer, un método automático de construir mapas de carreteras que es 45% más exacto que los métodos existentes.

Usando los datos procedentes de imágenes aéreas, RoadTracer no es sólo más preciso, sino también más rentable que los métodos actuales. Alizadeh cree que el nuevo sistema será útil tanto para los gigantes tecnológicos al estilo de Google, como para las organizaciones más pequeñas que carezcan de los recursos necesarios para buscar y corregir grandes cantidades de errores en mapas.

RoadTracer está bien adaptado para cartografiar áreas del mundo donde los mapas a menudo están muy desactualizados, las cuales incluyen tanto lugares con escasa población como áreas donde se está construyen- do a un ritmo vertiginoso, tal como argumenta Alizadeh. Por ejemplo, los mapas actuales para áreas remotas como la Tailandia rural carecen de muchas de sus carreteras. RoadTracer podría ayudar a hacerlos más correctos (Fuente: NCYT/MIT).