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Intelligence artificielle : le MIT améliore les cartes routières

Intelligence artificielle : le MIT améliore les cartes routières

© MIT

Le MIT et le Qatar computing research institute ont développé RoadTracer : un outil pour corriger des cartes routières et en améliorer la précision. Basée sur l’utilisation d’un réseau de neurones, la méthode repose sur l’analyse d’images aériennes.

Une équipe de chercheurs du Computer science and artificial intelligence laboratory (CSAIL) au MIT a créé RoadTracer. En partenariat avec le Qatar computing research institute (QCRI), ils ont développé cette méthode automatique qui aide à la construction des cartes routières avec « une précision augmentée de 45% par rapport aux techniques existantes ». Leurs travaux seront présentés en juin lors de la conférence sur la reconnaissance des formes et vision par ordinateur (Computeur vision and pattern recognition, CVPR) à Salt Lake City (Utah).

Procéder étape par étape

Le site internet du MIT nous apprend que la correction des cartes, chez Google par exemple, se fait souvent manuellement. Pour automatiser le processus, les efforts se concentrent sur l’entraînement d’un réseau de neurones pour qu’il observe des images aériennes et identifie les pixels de manière individuelle comme faisant partie d’une route ou pas. RoadTracer procède de manière légèrement différente : il débute au niveau d’un point identifié comme faisant partie d’une route. Son réseau de neurones observe alors ce qui se trouve autour. Il détermine alors quel point a la plus grande probabilité de faire partie du reste de la route.

RoadTracer s’est entraîné sur des images aériennes de 25 villes américaines et européennes. Il a ensuite appliqué ce qu’il avait appris sur les images de 15 autres villes.

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