• IT-Karriere:
  • Services:

RapID: Facebook hilft Openstreetmap mit KI-Editor

Die Community von Openstreetmap bekommt Unterstützung durch ein KI-basiertes Werkzeug von Facebook. Dieses schlägt den Verlauf von Straßen und Wegen vor, die die Community dann verifizieren kann.

Artikel veröffentlicht am ,
Facebook will die Kartierung von Straßen mit Hilfe von Machine Learning vereinfachen.
Facebook will die Kartierung von Straßen mit Hilfe von Machine Learning vereinfachen. (Bild: kweez mcG/Flickr.com/CC-BY 2.0)

Facebook hat den Dienst Map with AI zum Kartieren neuer Daten für Openstreetmap bereitgestellt. Ziel des Dienstes ist es, den Mapper genannten Community-Mitgliedern durch ein Machine-Learning-Modell erstellte Vorschläge für Straßen und Wege vorzuschlagen, die diese dann verifizieren und um eventuell notwendige Details erweitern können.

Stellenmarkt
  1. Techniker Krankenkasse, Hamburg (Home-Office)
  2. Dr. Pendl & Dr. Piswanger Partner Thomas Kurz, Salzburg (Österreich)

Ein Team von Facebook-Mappern habe laut der Ankündigung damit bereits sämtliche fehlenden Straßen in Thailand sowie rund 90 Prozent der fehlenden Straßen in Indonesien kartieren können. Für Thailand konnte damit die Länge des Straßennetzes in Openstreetmap mehr als verdoppelt werden.

In dem nun öffentlichen Dienst haben Mapper zunächst Zugriff auf automatisch generierte Straßen in Afghanistan, Bangladesch, Indonesien, Mexiko, Nigeria, Tansania und Uganda. Weitere Länder sollen folgen. Um das Kartieren mit diesen Daten zu vereinfachen, hat Facebook gemeinsam mit der Openstreetmap-Community das Werkzeug RadID erstellt, das von dem bekannten ID-Editor abgeleitet ist.

Hilfe für den Krisenfall

RapID ist in das Projekt von Humanitarian Openstreetmap (HOTOSM) integriert und bereits bei den massiven Überschwemmungen im indischen Bundesstaat Kerala im vergangenen Jahr genutzt worden. Ziel von HOTOSM ist es, insbesondere im Krisenfall schnell Kartendaten zu erstellen und damit die Hilfe vor Ort zu unterstützen. Das kann Leben retten.

Ganz uneigennützig ist die Arbeit an RapID und Map with AI von Facebook aber natürlich nicht. So weist das Unternehmen darauf hin, dass die damit erstellten Daten den eigenen Diensten Marketplace und Local helfen.

Details zu dem für den Dienst genutzten Machine-Learning-Modell und vor allem wie dieses erstellt worden ist, liefert ein ausführlicher Eintrag im KI-Blog von Facebook. Auf Github steht außerdem eine kurze Einführung bereit, wie RapID in der HOTOSM genutzt werden kann.

Bitte aktivieren Sie Javascript.
Oder nutzen Sie das Golem-pur-Angebot
und lesen Golem.de
  • ohne Werbung
  • mit ausgeschaltetem Javascript
  • mit RSS-Volltext-Feed


Anzeige
Hardware-Angebote
  1. (u. a. Xbox Wireless Controller Robot White für 59,99€)

M.P. 24. Jul 2019

Als Mapper ist man dafür verantwortlich, dass die Quellen von bei Openstreetmap...

marcometer 24. Jul 2019

Ohne mir jetzt dieses Beispiel anzuschauen kann ich dir sagen, dass solche Tools, die gro...


Folgen Sie uns
       


Gocycle GX - Test

Das Gocycle GX hat einen recht speziellen Pedelec-Sound, aber dafür viele Vorteile.

Gocycle GX - Test Video aufrufen
Googles Alphabet: Bei Project Loon ist die Luft raus
Googles Alphabet
Bei Project Loon ist die Luft raus

Mit Project Loon wollte Google hoch hinaus und die ganze Welt mit Internet versorgen. Was fehlte: das Geschäftsmodell - und am Ende auch der Bedarf.
Eine Analyse von Werner Pluta

  1. Google Balloninternet Loon wird eingestellt
  2. Balloninternet Project Loon kooperiert mit AT&T

Clubhouse: Plaudern in der Wohlfühl-Langeweile
Clubhouse
Plaudern in der Wohlfühl-Langeweile

Gute Inhalte muss man bei Clubhouse momentan noch suchen. Fraglich ist, ob das Konzept - sinnvoll angewendet - wirklich so neu ist und ob es dafür eine neue App braucht.
Ein IMHO von Tobias Költzsch

  1. CES 2021 So geht eine Messe in Pandemie-Zeiten
  2. USA Die falsche Toleranz im Silicon Valley muss endlich aufhören
  3. Handyortung Sinnloser Traum vom elektronischen Zaun gegen Corona

Data-Mining: Wertvolle Informationen aus Datenhaufen ziehen
Data-Mining
Wertvolle Informationen aus Datenhaufen ziehen

Betreiber von Onlineshops wollen wissen, was sich verkauft und was nicht. Mit Data-Mining lassen sich aus den gesammelten Daten über Kunden solche und andere nützliche Informationen ziehen. Es birgt aber auch Risiken.
Von Boris Mayer


      •  /