Inteligencia artificial de Google puede saber dónde estás con sólo ver tu foto

Iniciado por graphixx, Marzo 03, 2016, 06:27:30 AM

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La inteligencia artificial de Google puede saber dónde estás con sólo ver tu foto

Después de años de poner etiquetas de ubicación a nuestras fotos, PlaNet.

PlaNet fue entrenado para reconocer ubicaciones basándose únicamente en detalles de la foto. Para lograr dar con la ubicación, PlaNet revisa minuciosa, y rápidamente, más de 90 millones de imágenes con elementos de geolocalización que se encuentran en internet.

PlaNet utiliza técnicas innovadoras de deep learning, por lo que puede determinar la ubicación sin necesidad de fijarse en puntos clave como la Torre Eiffel o un río. De este modo puede reconocer hasta el camino de tierra más desolado del universo (claro, sólo si alguien más subió una foto de él antes y tenía activada la Ubicación).

En las pruebas, PlaNet resultó ser bastante preciso a la hora de encontrar el lugar representado en una foto, incluso cuando le fue negado el uso de etiquetas de ubicación. En pruebas versus viajeros experimentados, la inteligencia artificial acertó casi de igual modo que sus contrapartes humanas.

Aún no sabemos cómo planea utilizar Google esta función, pero es interesante saber que está trabajando en ponerle nombre a los lugares y mejorando su capacidad de reconocimiento.

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El algoritmo solo usa 377 MB de RAM, mientras otros usan Terabytes completos de memoria entregando resultados inferiores.

Fuente: No tienes permitido ver los links. Registrarse o Entrar a mi cuenta



Información mas completa en ingles:

A team of two Google employees and a researcher from the RWTH Aachen University in Germany have put together an algorithm that can analyze an image and estimate the location at which it was taken with a very high degree of accuracy.

To develop PlaNet (this is the name of their project), the researchers started by splitting the globe into 26,000 grid tiles, with a higher concentration of tiles in cities, where more photos are generally taken, and with fewer tiles in wild areas like oceans, forests, deserts, or Arctic regions.
"Researchers trained PlaNet with 125 million images"

The researchers then took over 91 million Flickr images that contained geolocation data and fed them into PlaNet, for the sole purpose of training the algorithm to distinguish subtle clues unique to each grid tile.

After researchers trained the PlaNet AI, they then took another 34 million images and tested the system, in order to see how accurate the algorithm was and make subtle tweaks, an important step in improving the PlaNet's accuracy.

During the final stage of their research, the scientists took another 2.3 million images but stripped their geo-location EXIF data before feeding them into PlaNet.

The end result? PlaNet was able to accurately place each photo in its proper grid tile with an accuracy of 3.6% for street-level images and 10.1% for city-level pictures. At the country level, PlaNet's accuracy grew to 28.4%, and at a continent level, the accuracy was at 48.0%.

All of this while using 377 MB of RAM, unlike similar geo-localization tools that guzzle entire TBs of memory.
"PlaNet beats humans in an image geolocation game"

But the researchers took their study one step further to see how the algorithm fared against humans. For this, the Google team created the GeoGuessr game, where people were asked to guess where a Google Street View image was taken and then place a pin on a map.

While the general train of thought is that the human brain always trumps neural networks because of its capability of handling many more input points, the PlaNet algorithm managed to edge us out in a 50-round battle, winning 28 to 22.

Researchers say that PlaNet's median localization error was 1131.7 km while the median human localization error was 2320.75 km, more than double PlaNet's value.

For more technical details, check out the PlaNet - Photo Geolocation with Convolutional Neural Networks research paper.
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