Исследователи Катарского вычислительного научно-исследовательского института (QCRI) разработали технологию RoadTagger. Она использует спутниковые изображения для прогнозирования дорожных объектов в местах с ограниченными картографическими данными.
Большинство карт, которые используются в ежедневной навигации, создаются крупными компаниями, такими как Google или Яндекс. Они отправляют автомобили с камерой по дорогам, чтобы те фиксировали детали: например, расхождении или слиянии полос, наличие парковочных мест или велосипедных дорожек. Эта система работает до сих пор. Однако это дорого, и поэтому отдаленные уголки мира зачастую остаются без проработанных деталей на карте. С такой проблемой столкнулся Катар в преддверии 2022 FIFA World Cup.
Для решения задачи можно использовать спутниковые снимки дорог, но многие детали все равно остаются невидимыми за деревьями и зданиями. В разработке RoadTagger ученые использовали комбинацию нейронных архитектур. С их помощью исследователи научили RoadTagger прогнозировать по фото сужение полос с точностью 77% и типировать дороги (например, шоссейные и городские) с точностью 93%. По словам ученых, их цель — автоматизировать процесс создания высококачественных карт и сделать их доступными в любой стране.