Reklam
Teknoloji Haberleri

AI sayesinde daha yumuşak bir sürüş ve daha ayrıntılı bir Harita

reklam
Reklam


Haritalar’ı, insanların frene bastığında belirlemesi ve tahmin etmesi için öğretmek

Kafa karıştırıcı şerit değişiklikleri veya otoyol çıkışları gibi frenlere çarpmanıza neden olan durumlardan kaçınmanıza yardımcı olan rota güncellememizle başlayalım. Sert frenleme olaylarını (sürücülerin ani bir şekilde yavaşlamasına neden olan ve otomobil çarpışma olasılığının bilinen göstergeleri olan anları) belirlemek için AI ve navigasyon bilgilerini kullanıyoruz ve mevcut olduğunda alternatif rotalar öneriyoruz. Bu güncellemelerin, her yıl Google Haritalar ile gidilen rotalarda 100 milyondan fazla sert fren olayını ortadan kaldırma potansiyeline sahip olduğuna inanıyoruz. Fakat bu anların nerede ve ne zaman meydana gelebileceğini tam olarak nasıl buluruz?

AI burada devreye giriyor. Bunu yapmak için makine öğrenimi modellerimizi iki veri kümesi üzerinde eğitiyoruz. İlk bilgi grubu, Google Haritalar kullanan telefonlardan gelir. Cep telefonu sensörleri bir rota boyunca yavaşlamayı belirleyebilir, ancak bu veriler yanlış alarmlara çok açıktır çünkü telefonunuz arabanızdan bağımsız olarak hareket edebilir. Bu, sistemlerimizin sizi gerçek bir sert fren anından sonra telefonunuzu bardak tutucusuna atarken veya yanlışlıkla yere düşürürken deşifre etmesini zorlaştıran şeydir. Bununla mücadele etmek için, Android Auto gibi bir arabanın ekranına yansıtıldığında Google Haritalar ile gidilen rotalardan alınan bilgileri de kullanırız. Bu, nispeten küçük bir veri alt kümesini temsil eder, ancak son derece doğrudur çünkü Haritalar artık sabit bir noktaya, arabanızın ekranına bağlıdır. Modellerimizi her iki veri kümesi üzerinde eğitmek, gerçek yavaşlama anlarını sahte olanlardan tespit etmeyi mümkün kılarak tüm yolculuklarda algılamayı daha doğru hale getirir.

reklam

Bir rota üzerindeki sert frenlemeye neden olabilecek noktaları anlamak, denklemin yalnızca bir parçasıdır. Ayrıca, inşaat veya görüş koşulları gibi sert frenleme olaylarına yol açan diğer bağlamsal faktörleri belirlemeye çalışıyoruz. Örneğin, insanların güneşin parıltısına doğru gitme ihtimalinin yüksek olduğu günün belirli bir saatinde bir rota boyunca ani frenleme olaylarında ani bir artış olursa, sistemimiz bu olayları algılayabilir ve alternatif rotalar sunabilir. Bu ayrıntılar, daha güvenli, daha sorunsuz rotalar önerebilmemiz için gelecekteki rotaları bildirir.

Reklam

reklam

.

Google Blogu

Kaynak Linki


atmhaber.com

Source link

reklam
reklamm

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

reklam
Başa dön tuşu

Reklam Engelleyici Algılandı

Lütfen Reklam Engelleyiciyi Kapatınız