Dünyaca ünlü teknoloji şirketi Google, Las Vegas’ta gerçekleştirilen yıllık Cloud Next konferansında, Google Haritalar’ın yeteneklerini geliştirecek yeni yapay zeka tabanlı araçlarını duyurdu.
Bu yenilikçi araçların, şirketlerin, şehir yönetimlerinin ve trafik otoritelerinin karar alma süreçlerinde köklü değişiklikler yaratması bekleniyor.
GÖRÜNTÜ ANALİZİ İLE ALTYAPI İYİLEŞTİRME
Tanıtılan araçlardan biri olan Imagery Insights, Street View görüntülerini Vertex AI ile birleştirerek, telefon direkleri ve sokak tabelaları gibi nesnelerin tanınmasını sağlıyor.
Bu sayede, örneğin, bir telekomünikasyon şirketi, hangi elektrik direklerinin bakım gerektirdiğini kolaylıkla belirleyebilecek ve bu direklerin sanal ortamda durumunu inceleme fırsatı bulacak.
Google Haritalar Platformları Genel Müdürü Yael Maguire, bu aracın, firmaların çalışanlarını sahaya göndermeden önce altyapı bileşenlerinin bakımını gerçekleştirmelerine olanak tanıyacağını dile getirdi.
Maguire, yapay zekanın bu süreçteki önemine vurgu yaparak, Google Street View görüntülerinde yer alan çok sayıda direk, trafik tabelası, çukur ve bozuk kaldırımı insan gücü ile tespit etmenin mümkün olmadığını ifade etti.
Diğer bir yenilikçi araç ise Places Insights. Bu araç, işletmelere bir bölgedeki trendleri analiz etme ve büyüme potansiyeline sahip lokasyonları belirleme imkanı sunmayı hedefliyor.
Google, değerlendirmeler, mağaza çalışma saatleri, park durumu ve engelli erişebilirliği gibi çeşitli verilere dayanarak geniş bir alandaki konumlar hakkında kapsamlı ve toplu bilgiler sağlayacak.
Ayrıca, yoğun restoranların bulunduğu ancak büyük bir perakende zincirinin eksik olduğu bir bölge hakkında yeni bir mağaza açmayı düşünen bir perakendeciye konum önerileri de sunulabilecek.
TRAFİK YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DEVRİMİ
Google’ın tanıttığı bir diğer önemli gelişme ise Yol Yönetimi İçgörüleri oldu. Bu araç, trafik verilerini derinlemesine analiz ederek geçmiş ve gerçek zamanlı bilgilerle yolların iyileştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlıyor.
Trafik yetkilileri, bu verilerle kaza riski yüksek noktaları tespit edebilir ve hız kesiciler ya da dur işaretleri gibi önleyici tedbirler alabilir.
Elde edilen bilgilerle trafik sıkışıklığını önceden tahmin etmek ve azaltmak için daha gelişmiş modeller geliştirilmesi de mümkün olacak.
