MIT’s की नई जीपीएस प्रणाली आपको सही लेन में डालने के लिए उपग्रह चित्रों का उपयोग करती है

यदि आपने अपरिचित स्थान पर ड्राइविंग करते समय कभी जीपीएस नेविगेशन का उपयोग किया है, तो संभावना है कि आपने अंतिम मिनट के विलय के साथ एक से अधिक घटनाएँ की हैं – संभावना है क्योंकि जीपीएस ने सड़क पर लेन की संख्या को नहीं उठाया है, या वे कहाँ जाते हैं। लेकिन MIT के शोध की बदौलत इस विशेष झुंझलाहट के दिनों को गिना जा सकता है।

आमतौर पर, GPS मैप्स Google जैसी बड़ी कंपनियों द्वारा बनाए जाते हैं, जो किसी क्षेत्र की सड़कों पर विवरण कैप्चर करने के लिए आस-पास कैमरा-स्ट्रैप्ड वाहन भेजता है। और यह बहुत अच्छा काम किया है अब तक, लेकिन यह अपनी सीमाओं के बिना नहीं है। एक शुरुआत के लिए, यह एक महंगी प्रक्रिया है, और इन मानचित्रों को अद्यतित रखना समय लेने वाली है। दूसरे, लागतों के कारण, दुनिया के कुछ हिस्सों की अनदेखी की जा रही है; GPS डेटा सबसे अच्छा है, या केवल गैर-मौजूद है।

इन चुनौतियों का एक समाधान यह है कि मशीन के मॉडल को स्वचालित रूप से सड़क सुविधाओं को टैग करने के लिए मशीन-लर्निंग मॉडल को अनलिमिटेड करें। यह सस्ता है, इन छवियों को नियमित रूप से अपडेट किया जाता है, और सड़क के एक पक्षी के दृश्य को लेन नियंत्रण के बारे में अधिक उपयोगी जानकारी का एक पूरा गुच्छा देगा। समस्या यह है कि सड़कों की उपग्रह छवियों को अक्सर पेड़ों और इमारतों जैसी चीजों द्वारा अस्पष्ट किया जाता है, जिससे मशीन-शिक्षण घटक के लिए चीजें कठिन हो जाती हैं। लेकिन यह वह जगह है जहां एमआईटी आता है।

कतर कम्प्यूटिंग रिसर्च इंस्टीट्यूट (QCRI) के साथ काम करते हुए, सुविधा ने एक प्रणाली तैयार की है जो अवरोधों के पीछे सड़कों और गलियों की संख्या का स्वचालित रूप से अनुमान लगाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के संयोजन का उपयोग करती है। परीक्षणों में, सिस्टम – जिसे रोडटैगर कहा जाता है – 77 प्रतिशत सटीकता के साथ लेन संख्याएं गिना जाता है, और 93 प्रतिशत सटीकता के साथ सड़क प्रकार (आवासीय या राजमार्ग, उदाहरण के लिए) का अनुमान लगा सकता है।

क्यूसीआरआई को इस शोध में विशेष रूप से निवेश किया गया था क्योंकि कतर 2022 फीफा विश्व कप से आगे की चुनौतियों का सामना कर रहा है। पेपर के सह-लेखक सैम मैडेन के अनुसार, कतर डिजिटल मानचित्र बनाने वाली कंपनियों के लिए प्राथमिकता नहीं है, और फिर भी यह लगातार नई सड़कों का निर्माण कर रहा है और अगले साल के फुटबॉल आयोजन से पहले पुराने लोगों में सुधार कर रहा है। मैडेन ने कहा, “कतर का दौरा करने के दौरान, हमारे पास यह अनुभव है कि हमारा उबेर ड्राइवर यह पता नहीं लगा सकता है कि वह कहां जा रहा है, क्योंकि वह नक्शा बंद है।” “अगर नेविगेशन ऐप्स के पास लेन मर्जिंग जैसी चीज़ों के लिए सही जानकारी नहीं है, तो यह निराशाजनक या बदतर हो सकता है।”

शोधकर्ताओं ने रोडटैगर को अन्य सुविधाओं की भविष्यवाणी करने के लिए विकसित करने की योजना बनाई है, जैसे कि पार्किंग स्पॉट और बाइक लेन, और आशा है कि एक दिन इसका उपयोग मनुष्यों को सड़कों पर लगातार संशोधनों को मान्य करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है। आधारभूत संरचना के लिए वेज की तरह। “हमारा लक्ष्य उच्च-गुणवत्ता वाले डिजिटल मानचित्र बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करना है, इसलिए वे किसी भी देश में उपलब्ध हो सकते हैं,” मैडेन ने कहा, अंतिम समय लेन लेन विलय जल्द ही अतीत की बात हो सकती है।

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