فيسبوك تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي في الخرائط لمستخدمي OpenStreetMap

بعد تطويرها تقنيات الذكاء الاصطناعي لرسم خريطة الكثافة السكانية في العالم، تتيح فيسبوك تقنياتها لمستخدمي OpenStreetMap.

أعلنت شركة فيسبوك أنها ستتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي التي طورتها خلال الفترة الماضية لرسم خريطة الكثافة السكانية حول العالم لجميع المستخدمين على منصة OpenStreetMap مفتوحة المصدر، وذلك للمساهمة في بناء خريطة عالمية للشوارع والمناطق في المناطق النائية من خلال مساعدة الأشخاص الموجودين فيها.

حيث سيتمكن مستخدمو منصة OpenStreetMap من إضافة الشوارع ومعرفتها بناء على الصور التي توفرها فيسبوك من الأقمار الصناعية.

كانت فيسبوك قد طورت تقنيات تعتمد على تحليل صور الأقمار الصناعية عن طريق الذكاء الاصطناعي لمعرفة الأماكن التي يتواجد فيها السكان في المناطق المهمشة أو النائية وذلك للمساعدة في معرفة الكثافة السكانية العالمية ورسم خريطتها، وفي نفس الوقت مساعدة مؤسسات الإغاثة بمعرفة أماكن المجموعات الموجودة في بعض المناطق الأفريقية على سبيل المثال.

لكنها الآن تريد فعل أكثر من معرفة الكثافة السكانية العالمية، حيث بإتاحتها التقنية على منصة OpenStreetMap مفتوحة المصدر، ستعمل على تحديد المزيد من خرائط الطرق والشوارع حول العالم، والتي ربما لن تكون موجودة إلى عبر المنصة.
تقنيات بإمكانيات كبيرة تواجهها تحديات مختلفة

تقوم آلية العمل على توفير صور الأقمار الصناعية ووضع توقعات حول الشوارع والطرق المحتملة في كل منطقة بناء على الصور.
وهذا سيساعد في بناء خرائط الطرق بشكل أكبر عن طريق المستخدمين في دول مثل إندونيسيا، بنغلاديش، أفغانستان، وغيرها.

فربما تكون الطرق واضحة في بعض الدول والمدن الرئيسية حول العالم، لكن في دول شرق آسيا أو الدول الأفريقية فإن هناك الكثير من الطرق في أنحائها المختلفة لا تتواجد على الخرائط، خاصة لو كانت بين الجبال أو الأدغال. لذلك فإن استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليلها بالذكاء الاصطناعي سيساعد على معرفة المزيد من الطرق والشوارع.

إلا أن التحدي الأكبر هو الاختلاف بين شكل ومساحة الطرقات في مختلف البلدان، فمثلًا لن تكون الطرق الجبلية مشابهة للأدغال.

كما أن شكل ومساحة الشوارع في إندونيسيا يختلف عنه في دول مثل الغابون أو أوغندا، ولذلك فإن الأمر خادع أحيانًا.

وهو ما جعل فيسبوك تطور ما يسمى “شبكة عصبية عميقة” باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على الشوارع من خلال صور الأقمار الصناعية بدقة “قدمين مربع لكل بيكسل”.

ويمكن القول أن هذه الخطوة ممتازة من فيسبوك لصياغة خرائط أكثر كفاءة، لكنها تحتاج المزيد من الوقت حتى تظهر نتائجها.