Googleova neuronska mreža i dalje zadivljuje. S novim strojem za duboko učenje nazvanim PlaNet, koji je obučio 126 milijuna slika i njihovih prateći EXIF podatke, pokupio je "nadljudsku" sposobnost da točno odredi lokaciju bilo koje fotografija.
Tim predvođen Tobiasom Weyandom, stručnjakom za računalni vid u Googleu, stvorio je PlaNet tako što je snimio sve te slike i upotrijebio ih za podjelu svijeta u mrežu od preko 26.000 kvadrata. Veličina tih kvadrata varira ovisno o tome koliko je slika povezano sa svakom lokacijom.
Na primjer, veliki gradovi poput New Yorka, u kojima se svakodnevno snima mnogo fotografija, imaju „fino zrnastu strukturu mreže od udaljenijih regija u kojima su fotografije rjeđe“, objašnjava Pregled tehnologije MIT -a. Google je zanemario oceane i polarna područja.
Koristeći 91 milijun slika, tim je uspio naučiti PlaNet da odredi lokaciju mreže koristeći samo samu sliku. Rezultat je stroj koji može odrediti lokaciju ili vjerojatne kandidate kad mu se unese fotografija.
Tim je testirao PlaNet koristeći 2,3 milijuna geografski označenih slika s Flickra. Uspio je locirati 3,6 posto njih s "točnošću na razini ulice", kaže Weyand, a još 10,1 posto na gradskoj točnosti. PlaNet bi mogao odrediti zemlju porijekla 28,4 fotografija, a sadržaj 48 posto.
PlaNet je zatim stavljen na test protiv ljudi, koji imaju mogućnost lociranja slika koristeći sve vrste znakova, uključujući ulične znakove, arhitektonske stilove, pa čak i vrstu vegetacije.
"Weyand i suradnja su uspjeli testirati PlaNet u testiranju protiv 10 dobro putovanih ljudi", dodaje MIT. "Za test su koristili internetsku igru koja predstavlja igraču nasumičan prikaz preuzet s Google Street Viewa i traži od njega da odredi njegovu lokaciju na karti svijeta."
PlaNet je uspio pobijediti ljudske igrače pobijedivši u 28 od 50 rundi s medijanskom pogreškom lokalizacije od 1131,7 km, dok je srednja pogreška lokalizacije čovjeka bila 2320,75 km.
"[Ovaj] eksperiment malog opsega pokazuje da PlaNet postiže nadljudske performanse u zadatku geolociranja scena Prikaza ulice", rekao je Weyandov tim.
“Mislimo da PlaNet ima prednost u odnosu na ljude jer je vidio mnogo više mjesta nego što ih bilo koji čovjek može posjetiti te je naučio suptilne znakove različitih scena koje je čak i putniku teško razlikovati ”, kažu oni dodati.
PlaNet čak može locirati slike snimljene u zatvorenom prostoru pomoću sličnih fotografija koje su vezane za albume s priloženim podacima o lokaciji. Ono što je najupečatljivije kod stroja je da zahtijeva samo 377 MB prostora, što znači da bi se lako smjestilo na vaš pametni telefon ili tablet.
