Artificiell intelligens (AI) har revolutionerat många aspekter av våra liv, och AI i kartor och navigation är inget undantag. I denna artikel kommer vi att utforska hur AI används för att förbättra kartor och navigationssystem, göra dem mer intuitiva, detaljerade och anpassade till användarens behov.
Vi kommer också att diskutera några av de senaste framstegen inom området och hur dessa innovationer förändrar hur vi planerar och genomför våra resor.
AI och kartläggning
Maskin- och människokartor
AI har öppnat nya möjligheter för att skapa detaljerade och anpassade kartor. Ett exempel på detta är skillnaden mellan människokartor, som Google Maps och Apple Maps, och maskinkartor, som används av självkörande bilar. Människokartor innehåller information som gatunamn, adresser och platser av intresse, medan maskinkartor måste vara mycket mer exakta och innehålla information som körfält, trafiksignaler och vägmärken (Källa:1).
AI för att förbättra kartors noggrannhet
AI kan användas för att förbättra noggrannheten hos kartor genom att analysera historiska trafikmönster och använda maskininlärning för att förutsäga framtida trafikförhållanden. Google Maps, till exempel, har förbättrat sina trafikbedömningar och förutsägelser genom att samarbeta med DeepMind, ett AI-forskningslaboratorium under Alphabet (Källa:2).
Automatiserad kartläggning med satellitbilder
Forskare vid MIT och Qatar Computing Research Institute (QCRI) har utvecklat en modell som använder satellitbilder för att automatiskt märka vägegenskaper i digitala kartor. Detta kan hjälpa till att förbättra GPS-navigation genom att ge förare mer information om deras rutter, såsom antalet körfält och vägtyper. Modellen, kallad ”RoadTagger”, använder en kombination av neurala nätverksarkitekturer för att förutsäga antalet körfält och vägtyper bakom hinder (Källa:3).
AI i förbättrad navigation
AI för att undvika hård inbromsning och olyckor
Google Maps använder AI för att identifiera hård inbromsning, vilket är en känd indikator på sannolikheten för bilolyckor, och föreslår alternativa rutter när det är möjligt. Genom att träna maskininlärningsmodeller på data från telefoner som använder Google Maps och data från rutter som körs med Google Maps på en bils display, kan systemet skilja mellan verkliga och falska inbromsningstillfällen och göra navigationen säkrare för förare (Källa:4).
AI i förbättrad utforskning av städer och platser
Google Maps använder AI för att skapa en mer detaljerad och interaktiv kartupplevelse genom funktioner som ”Immersive View” och ”Live View”. Immersive View använder AI-tekniker som neuralfältsfält (NeRF) för att skapa verklighetstrogna 3D-scener från gatuvy- och flygbilder, medan Live View använder AI och förstärkt verklighet för att hjälpa användare att hitta närliggande platser genom att hålla upp telefonen medan de går (Källa:5).
AI och elektriska fordon
AI för att hitta laddningsstationer
AI kan också användas för att hjälpa förare av elektriska fordon att hitta laddningsstationer längs deras rutter. Google Maps inkluderar nu funktioner som att lägga till laddningsstopp på kortare resor och visa sökresultat för platser med laddningsstationer på plats (Källa:6).
AI och cykelvägar
AI kan användas för att kartlägga cykelvägar och hjälpa cyklister att navigera i trafikerade stadsgator. Genom att analysera satellitbilder och använda maskininlärning kan AI skapa detaljerade kartor över cykelvägar och göra det enklare för cyklister att planera sina resor (Källa:7).
AI och parkeringsplatser
AI kan också användas för att förutsäga tillgängligheten av parkeringsplatser och hjälpa förare att planera sina resor. Genom att analysera historiska data om parkeringsplatser och använda maskininlärning kan AI förutsäga hur parkeringsplatser kommer att vara vid en viss plats i framtiden, vilket gör det lättare för förare att hitta en parkeringsplats och undvika trafikstockningar (Källa:8).
AI och kollektivtrafik
AI kan användas för att förbättra kollektivtrafiken genom att förutsäga trafikförhållanden och optimera rutter för bussar och tåg. Genom att kombinera data från olika källor, såsom GPS, väder och trafikinformation, kan AI skapa mer exakta och uppdaterade tidtabeller för kollektivtrafik, vilket kan minska restider och förbättra punktligheten (Källa:9).
AI och katastrofhjälp
AI kan spela en viktig roll i katastrofhjälp genom att snabbt uppdatera kartor över drabbade områden och hjälpa räddningstjänster att planera sina insatser. Genom att analysera satellitbilder och använda maskininlärning för att identifiera förändringar i infrastrukturen, såsom förstörda byggnader och vägar, kan AI skapa uppdaterade kartor som kan användas av räddningsarbetare för att snabbt nå dem som behöver hjälp (Källa:10).
Framtiden för AI i kartor och navigation
AI har redan haft en betydande inverkan på kartor och navigation, och det är troligt att vi kommer att se ännu större framsteg inom detta område i framtiden. Från smarta kartor som automatiskt uppdateras med den senaste informationen till AI-drivna navigationssystem som anpassar sig efter användarens behov, är potentialen för AI inom kartor och navigation enorm.
Med kontinuerlig forskning och utveckling kommer AI att fortsätta att förändra hur vi planerar och genomför våra resor, vilket gör dem säkrare, effektivare och mer anpassade än någonsin tidigare.