¿Alguna vez ha querido la búsqueda de imágenes para Google Earth? Esta herramienta impulsada por IA hace eso

La búsqueda GeoVisual de Descartes Labs permite a los usuarios encontrar coincidencias en todo el mundo con cualquier característica en una imagen de satélite.

¿Alguna vez ha querido la búsqueda de imágenes para Google Earth? Esta herramienta impulsada por IA hace eso

Hay una sola turbina eólica cerca de la intersección de 760th St. y Quincy Road en Massena, Iowa. Es solo uno de los miles de ellos ubicados en todo el país. ¿Y si quisieras saber dónde están los demás?



¿O qué pasaría si estuviera mirando la granja solar cerca de la intersección de la carretera estatal 26 de Nuevo México y la carretera estatal 27 de Nuevo México, en las afueras de Deming, Nuevo México y quisiera saber dónde se encuentran los demás?

Encontrar estas cosas equivaldría a poder buscar objetos o estructuras en Google Earth, algo que Google no permite actualmente. Entonces, ¿cómo lo harías?



Gracias a una nueva herramienta de Descartes Labs, una startup de Nuevo México que proporciona análisis de imágenes satelitales basado en inteligencia artificial para la industria, la academia y el gobierno, que encuentra cada campo de maíz, campo deportivo, turbina eólica, chimenea o cualquier otro objeto visible en imágenes satelitales. , es tan fácil como hacer clic en uno que conoce y dejar que la inteligencia de la máquina se haga cargo.



Lanzado hoy, Búsqueda GeoVisual permite que cualquier persona realice una consulta automática en una de las tres colecciones de imágenes satelitales, una para los EE. UU., una del mundo y otra para China, para buscar la ubicación de casi cualquier elemento identificable en una de esas colecciones.

Diamante de béisbol, turbina eólica y una casa con foso.

Si bien la mejor razón para usar la herramienta es que es realmente genial, dice el CEO de Descartes Labs, Mark Johnson, el caso comercial es que cuando la empresa ha hablado con sus clientes sobre la búsqueda GeoVisual, se emocionan mucho y comienzan a intercambiar ideas sobre cómo utilizar imágenes geoespaciales e inteligencia de máquinas para su negocio.



De manera más práctica, la herramienta tiene una amplia gama de usos, comenzando, dice Johnson, por permitir que aquellos que necesitan saber este tipo de cosas vean cómo cambian las cosas en todo el mundo. Por ejemplo, dice, podría ejecutar una consulta sobre los molinos de viento una vez a la semana y ver cómo difieren sus números y ubicaciones con el tiempo.

Johnson dijo que ha habido intentos anteriores a pequeña escala de una herramienta de búsqueda de este tipo, incluido uno realizado por un equipo de la Universidad Carnegie-Mellon que permite a los usuarios consultar imágenes en siete ciudades de EE. UU.

Cofundador y CEO Mark Johnson



Es genial ver San Francisco, pero San Francisco tiene [solo] 50 millas cuadradas, dice Johnson. Pensamos, '¿Cómo hacemos esto para todo el planeta?'

La respuesta es dividir el mapa de los EE. UU., China o el mundo en una gran cantidad de mosaicos, empleando una serie de redes neuronales para evaluar una puntuación de similitud en cada mosaico y, a continuación, proporcionar rápidamente los mosaicos que el sistema considera más similares al buscado originalmente.

El sistema utiliza las redes neuronales para buscar huellas digitales, explica Johnson, y luego intenta encontrar las coincidencias más cercanas.

El truco no es solo encontrar las coincidencias adecuadas. También los está proporcionando rápidamente. Si bien la herramienta arroja muchos falsos positivos, resultados que se parecen a lo que se está consultando, pero que en realidad no son iguales, hace un trabajo admirable al entregar una lista de resultados de calidad casi de inmediato.

Esos resultados son excelentes en el caso de objetos muy distintos, como turbinas eólicas, y un poco menos impresionantes cuando se buscan cosas como estadios o suburbios.

Búsqueda GeoVisual

Pero a Johnson no le molestan los falsos positivos. Incluso se emociona un poco al hablar de cómo una consulta de suburbios arroja algunos resultados que en realidad son canales de ríos que atraviesan montañas.

También devuelve numerosas ubicaciones reales de los suburbios, e incluso con los errores, Johnson cree que eso es impresionante, particularmente dado que la herramienta es capaz de ejecutar estas búsquedas sin que se le muestre qué es un suburbio, una chimenea o una turbina eólica. etcétera. El sistema simplemente encuentra los resultados comparando el contenido de miles de mosaicos con el contenido del mosaico original. Y rápido.

Johnson no está particularmente preocupado por las implicaciones de privacidad de la herramienta, ya que las imágenes provienen de satélites públicos. Aún así, reconoce que la capacidad de analizar rápidamente las imágenes, que se actualizan a diario, es algo que nunca antes había sido posible.

juego de mapas de google donde en el mundo

Pero en última instancia, lo que permite la herramienta es hacer clic en, digamos, una casa y encontrar casas visualmente similares en todo el país o el mundo. No hay mucho peligro en eso, argumenta Johnson.

Con suerte, la gente usará esto para el bien del planeta, dice, y no para propósitos nefastos.