Teknoloji devi Google, Las Vegas’ta gerçekleştirilen yıllık Cloud Next konferansında, Google Haritalar’ın yeteneklerini geliştirmeye yönelik yeni yapay zeka destekli araçlarını tanıttı.
Bu yenilikler, şehirler, şirketler ve trafik otoriteleri gibi kurumların karar alma süreçlerini köklü bir şekilde dönüştürmeyi hedefliyor.
GÖRÜNTÜ ANALİZİ İLE ALTYAPI İYİLEŞTİRME
Tanıtılan yeniliklerden biri olan Imagery Insights, Street View görüntülerini Vertex AI ile birleştirerek, telefon direkleri ve sokak tabelaları gibi nesneleri tanıma ve tespit etme imkanı sunuyor.
Bu sistem sayesinde, bir telekomünikasyon şirketi, bakım ihtiyaç duyan elektrik direklerini hızlıca belirleyebilir ve bu direklerin sanal ortamda durumunu inceleme fırsatı bulabilir.
Google Haritalar Platformları Genel Müdürü Yael Maguire, bu aracın şirketlerin, çalışanlarını sokağa göndermeden altyapı elemanlarının bakımını yapmalarına olanak sağladığını belirtti.
Maguire, yapay zekanın bu aşamada kritik bir rol oynadığını, zira Google Street View görüntülerindeki çok sayıda direk, trafik işareti ve bozuk kaldırımların insan gücüyle tespit edilmesinin neredeyse imkansız olduğunu ifade etti.
Places Insights adı verilen bir diğer yenilikçi araç ise işletmelere belirli bölgelerdeki trendleri analiz etme ve büyüme potansiyeli barındıran lokasyonları keşfetme olanağı tanıyor.
Google, değerlendirmeler, işyeri çalışma saatleri, park durumu ve engelli erişilebilirliği gibi verilerle geniş bir bölgede yer alan mekanlar hakkında detaylı bilgiler sunacak.
Buna ek olarak, yoğun restoranların olduğu ancak büyük bir perakende zincirinin bulunmadığı bir bölgede yeni bir mağaza açmayı planlayan bir perakendeciye konum önerileri de getirilebilir.
TRAFİK YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DEVRİMİ
Google’ın yeni duyurduğu bir diğer önemli araç ise Yol Yönetimi İçgörüleri oldu. Bu sistem, trafik verileri üzerinde kapsamlı analizler yaparak geçmiş ve gerçek zamanlı trafik bilgileri ile yolların iyileştirilmesine katkı sağlayacak.
Trafik yetkilileri, bu bilgileri kullanarak kaza riski yüksek olan bölgeleri belirleyebilir ve hız kesici ya da dur işareti gibi önleyici tedbirler alabilir.
Ayrıca, elde edilen verilerle trafik sıkışıklığını daha önceden tahmin etmek ve azaltmaya yönelik daha gelişmiş modeller geliştirmek mümkün hale gelecek.
News
