es una aplicación muy compleja. Los usuarios no solo utilizan la aplicación para ubicar una dirección específica, sino también para hallar negocios, saber el estado del tráfico y planear así una actividad cotidiana. Y para hacer todo esto, el servicio cartográfico de recurre a la inteligencia artificial.

"Queremos que nuestros mapas sean más útiles para más personas incluso más rápido", dijo Andrew Lookingbill, ingeniero de software, y Ethan Russel, Director de producto de Google Maps. "Para aumentar la velocidad de la creación de mapas, recurrimos al aprendizaje automático".

El aprendizaje automático permite al equipo de Google Maps automizar los procesos de mapeo a la vez que mantiene altos los niveles de precisión.

Los trabajadores de Google pusieron como ejemplo de la aportación de inteligencia artificial al producto el mapeo de contorno de edificios. En el pasado, un algoritmo intentaba adivinar su parte de una imagen era un edificio "o no daba lugar a lo que denominamos 'edificios borrosos'" (manchas sin forma que no parecían edificios reales en los mapas).

"Esto era un problema, los edificios son más que edificios, son puntos de referencia y una parte clave de cómo alguien sabe dónde está cuando mira un mapa".

Para enmendar esto, el equipo de operaciones de datos rastreó los contornos de los edificios comunes de forma manual para más tarde utilizar esta información y educar a los algoritmos de aprendizaje automático sobre qué imágenes corresponde con bordes y formas de edificios.

La técnica fue un éxito efectivo. De este modo, gracias a la inteligencia artificial, el equipo de Google Maps es capaz de mapear tantos edificios en solo un año, como los que se hacían en diez años con la técnica del pasado.

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