AI 正在帮助人类正确描绘世界地图

阅读数:5236 2019 年 8 月 13 日 08:00

AI正在帮助人类正确描绘世界地图

地球陆地面积有 510,100,000 平方公里,完全可以想象得出,要绘制世界各地的所有地图,如果没有人工智能的加持,这简直根本就是一项不可能完成的任务!但是,在这一项看似不可能完成的任务中,人工智能再次立功了!Facebook 推出了 Map With AI (人工智能地图),与 OSM 相结合,实现了大规模的、快速而精准的地图绘制。让我们看看究竟是怎么实现的。

对于我们这些只需动动手指就可以找到驾驶路线的人来说,如果知道世界上还有数百万英里的道路并未绘制出来,我们可能会感到惊诧。绘制地图是一项艰苦的手工任务,但是,多亏了人工智能,现在有了一种更简单的方法,我们可以在更短的时间内覆盖更多的区域。

在 Map With AI(Facebook AI 研究人员和工程师创建的一项新服务)的帮助下,Facebook 地图绘制团队最近绘制了泰国所有缺失的道路、印度尼西亚 90% 以上的缺失的道路。Map With AI 使他们能够在短短 18 个月内绘制出泰国超过 30 万英里的公路地图,从一个覆盖 28 万英里的公路网开始,发展到之后覆盖 60 万英里的公路网。参与领导该项目的 Facebook 研究科学家 Xiaoming Gao 估计,如果没有人工智能,用传统的方式来完成这项工作可能还需要三到五年的时间。

Gao 称:“我们对这一成就感到非常兴奋,因为它证明了利用 Map With AI 大规模绘制地图是卓有成效的。”

从今天开始,任何人都可以使用 Map With AI 服务,其中包括在阿富汗、孟加拉国、印度尼西亚、墨西哥、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达的人工智能生成的道路地图,随着时间的推移,将会推出更多国家的道路地图。作为 Map With AI 的一部分,Facebook 正在向 OSM 社区发布名为 RapiD 的人工智能地图绘制工具。RapiD 是流行的 OSM 编辑工具 iD 的增强版本。RapiD 旨在使任何人都可以快速、简单地添加和编辑道路;它还包括数据完整性检查,以确保新的地图编辑的一致性和正确性。你可以在 mapWith.ai 网站上找到关于 RapiD 的更多信息。

AI 前线注:OSM,全称 OpenStreetMap,意为“开放街道地图”,是一个构建自由内容的网上地图协作计划,目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图,并且让一般的移动设备有方便的导航方案。OSM 在 2004 年 7 月由 Steve Coast 创立,2006 年 4 月,成立了 OpenStreetMap 基金会。

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优秀地图的力量

Facebook 地图和位置基础架构项目经理 Drishite Patel 说:“世界上还有许多农村地区,很难在地面上绘制地图。正如我之前在红十字会工作时所经历的那样,挑战包括偏远地区、缺乏电力和互联网接入、以及复杂的经济和政治环境。地图数据差距可能会影响到一切,包括灾难应对、社区规划和帮助当地经济。”

今年早些时候,Facebook 的数据科学家和人工智能研究人员也发布了人工智能驱动的人口密度地图,以帮助人道主义组织。在过去的一年里,我们收到了许多组织的请求,要求我们提供人工智能生成的道路和人口密度地图,因此我们一直在测试我们的工具,以确保它能够满足他们的需求。

“RapiD 工具是与在这一领域工作多年的测绘界人士共同开发的。因为这个工具是根据他们的输入来构建的,它已经产生了影响。”人道主义 OSM 团队(Humanitarian OSM Team,HOT)执行主任 Tyler Radford 表示,该团队的目标是确保 OSM 代表了世界各地。

Radford 称,“RapiD 是朝着实现这一目标迈出的一大步,通过增强以前完全由人工完成的过程——从卫星图中追踪道路,RapiD 将最好的机器学习和最好的人类专业知识结合起来了。它为地图绘制人员带来了更多的动力。”

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OSM 数据用于所有部门,包括人道主义组织、政府机构、小企业和社区团体。Facebook 的核心目标之一是将人们联系起来,确保每个人在地图上都能体现出来。与其他科技公司一样,我们也在产品和服务中使用 OSM。事实上,OSM 是整个 Facebook 系列应用中地图的基础。因此,扩大这些地图的覆盖范围使我们能够更好地为全球更多的人们服务。

Map With AI 团队正在和 HOT 合作,为 RapiD 添加更多的功能。在这一过程中的一个步骤是,他们将 RapiD 集成到 HOT Tasking Manager 的开发分支中,作为早期实验,该分支将志愿者地图绘制者与要绘制的特定区域配对。

AI 前线注:
HOT Tasking Manager 网址为: https://tasks.hotosm.org/
开发分支网址为 https://tasks-assisted.hotosm.org/

Gao 称,“在泰国工作期间,我们与 OSM 社区建立了密切的合作关系,并收到了许多请求,要求我们分享由人工智能生成的道路,以便更广泛地帮助社区,这就是推出 Map With AI 的背后一大动机:与社区合作,一起绘制世界地图。”

使用人工智能帮助专家更快、更好地绘制地图

Map With AI 使用了一个叫做计算机视觉的人工智能子领域的技术,通过这个子领域,机器可以识别图像中的复杂模式,这样它们就可以分析 OSM 志愿者多年来使用的同类卫星图像。人工智能系统经过训练,可以识别可能的道路,并在地图工具中高亮显示出这些道路。OSM 志愿者利用他们的专业知识来审查并确认或修改人工智能系统的建议。

在这种情况下,计算机视觉系统就是所谓的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)分割模型。该工具的实际输出是一个增强的卫星图像,给出了每个像素是道路一部分的概率。明亮的紫红色表示像素为道路的置信度高,而透明则表示置信度低。

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除了一些有限的概念证明之外,这种人工智能驱动的地图绘制方法以前从未大规模部署过。不同地方的道路在宽度和颜色上差别很大。卫星图像中的道路可能会被树木部分遮挡,有些特征可能看起来像道路,但实际上并不是,比如干涸的河床或田埂。

为了应对这些挑战,Facebook AI 团队构建了一个 34 层的 DNN 模型,该模型可以识别全球卫星图像上的道路,分辨率约为每像素 2 平方英尺。

Map With AI 的 Facebook 工程经理 Danil Kirsanov 表示,“这种大规模、复杂性和精确度的技术直到最近几年才出现。这种级别的细节意味着它可以辨认出未铺设的道路,以及小巷,甚至人行道,并将它们与视觉上相似的河床或墙壁区分开来。当然,我们仍然会得到一些误报,而这就是需要人类专家判断的地方。”

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为了构建用于检测道路的计算机视觉模型,Facebook 团队选取了 Maxar 卫星图像,手工追踪道路,然后使用这些手工绘制的图像来告诉机器:什么样的才是道路,什么样的不是道路。

经过多轮训练和评估之后,该系统已准备好进行实际的地图绘制。基于泰国地图的经验教训,Map With AI 团队能够调整他们的训练策略,生成一个可以在全球范围内运行良好的模型。(更多的技术细节可以查看这篇博文 Mapping roads through deep learning and weakly supervised training(《通过深度学习和弱监督训练绘制道路地图》): https://ai.facebook.com/blog/mapping-roads-through-deep-learning-and-weakly-supervised-training)

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计算机视觉如何与人类专业知识相结合

在将模型的输出转换为地图绘制志愿者可以使用的格式后,人工智能的预测将作为绘制地图过程的基础。人工智能为创建地图的人们做了大部分工作,所以他只需填补任何空白,仔细检查正确性,并选择适当的道路类型就可以。RapiD 中内置了一套广泛的验证工具,帮助用户实时捕获和修复数据问题,从而提高向 OSM 提交的最终文件的质量。

“这个工具在建议机器生成的特征和手动绘制地图之间取得了良好的平衡,”开源地图社区的长期领导者 Martijn Van Exel 说,“它给了地图绘制者决定地图最终结果的权利,但帮助仅仅足够让他们既有用又能够吸引人们对地图绘制不足的地方的注意。”

这样的结果使得拥有地图专业知识的人们能够更好地完成他们的工作。

“自动数据验证检查允许我们轻松发现必要的更改,”尼日利亚 YouthMappers 研究人员 Dennis Irorere 表示,“这不仅使我们能够更快地绘制地图,而且还提高了绘制地图后提交的道路地图数据的质量,这已经取得了很大的进展。”

他指出,绘制一条建议的道路非常快速,这使得 Map With AI 更容易在连通性有限的地区使用。

eHealth Africa 技术 GIS 副经理 Samuel Aiyeoribe 说:“在我自己的案例中,这个工具帮助我们在所选任务中的大多数道路被绘制成地图,而且绘制速度更快。一旦人工智能预测出道路特征,就可以快速、轻松地将其标记为相应的道路特征中。”

将正确地图的好处传递给每个人

现在,随着 Map With AI 和 RapiD 的广泛应用,Irorere 和其他地图社区的成员表示,他们希望能够极大地加快他们在全球范围内的工作。

Aiyeoribe 说,“我认为,要使绘制地图和创建重要的地理空间数据更容易、更快速,还有很长的路要走。”

“世界银行称赞人工智能辅助特征提取来帮助创建全球地理空间数据。我们期待,能够扩大开放地理空间数据的使用,使发展中国家能够实施基于数据的政策。”世界银行地理信息专家 Walker Kosmidou-Bradley 如此说道。

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RapiD 已经开始产生影响。“这无疑将成为 OSM 未来的关键部分。没有机器的帮助,我们永远无法绘制出世界地图,也无法保持进行地图的绘制。”van Exel 说,“诀窍在于,找到最佳位置。OSM 是一个人的项目,地图反应了绘制者的兴趣、技能、偏见等。这一核心原则永远不会消失,但它可以、而且也必须将随着地图绘制领域的新视野一同前进。”

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