कभी Google धरती के लिए छवि खोज चाहते हैं? यह AI- संचालित उपकरण ऐसा करता है

डेसकार्टेस लैब्स से जियोविजुअल सर्च उपयोगकर्ताओं को उपग्रह छवि में किसी भी सुविधा के लिए दुनिया भर में मिलान खोजने की अनुमति देता है।

कभी Google धरती के लिए छवि खोज चाहते हैं? यह AI- संचालित उपकरण ऐसा करता है

मसेना, आयोवा में 760वें सेंट और क्विन्सी रोड के चौराहे के पास एक एकल पवन टरबाइन है। यह देश भर में स्थित उनमें से हजारों में से सिर्फ एक है। क्या होगा यदि आप जानना चाहते हैं कि दूसरे कहां हैं?



या क्या होगा यदि आप डेमिंग, न्यू मैक्सिको के बाहर न्यू मैक्सिको स्टेट रोड 26 और न्यू मैक्सिको स्टेट रोड 27 के चौराहे के पास सौर फार्म देख रहे थे और जानना चाहते थे कि अन्य कहां स्थित हैं?

इन चीजों को खोजना वस्तुओं या संरचनाओं के लिए Google धरती को खोजने में सक्षम होने के समान होगा-ऐसा कुछ नहीं जिसे Google वर्तमान में सक्षम करता है। तो आप इसे कैसे करेंगे?



डेसकार्टेस लैब्स के एक नए उपकरण के लिए धन्यवाद - एक न्यू मैक्सिको स्टार्टअप जो उद्योग, शिक्षाविदों और सरकार को उपग्रह इमेजरी का एआई-आधारित विश्लेषण प्रदान करता है - हर मकई के मैदान, खेल के मैदान, पवन टरबाइन, स्मोकस्टैक, या उपग्रह इमेजरी पर दिखाई देने वाली किसी भी अन्य वस्तु को ढूंढता है। , उतना ही आसान है जितना आप जानते हैं उस पर क्लिक करना और कुछ मशीन इंटेलिजेंस को अपने हाथ में लेने देना।



आज लॉन्च किया गया, भूदृश्य खोज किसी को भी सैटेलाइट इमेजरी के तीन संग्रहों में से एक पर स्वचालित क्वेरी चलाने की सुविधा देता है-एक यू.एस. के लिए, दुनिया में से एक और चीन के लिए-ताकि उन संग्रहों में से किसी एक में पहचान योग्य किसी भी सुविधा के स्थान की तलाश हो सके।

बेसबॉल हीरा, पवन टरबाइन, और एक खंदक वाला घर

जबकि उपकरण का उपयोग करने का सबसे अच्छा कारण यह है कि यह वास्तव में अच्छा है, डेसकार्टेस लैब्स के सीईओ मार्क जॉनसन कहते हैं, व्यावसायिक मामला यह है कि जब कंपनी ने अपने ग्राहकों से जियोविजुअल सर्च के बारे में बात की है, तो वे वास्तव में उत्साहित हो जाते हैं, और वे इस पर विचार-मंथन शुरू करते हैं कि कैसे अपने व्यवसाय के लिए भू-स्थानिक इमेजरी और मशीन इंटेलिजेंस का उपयोग करना।



अधिक व्यावहारिक रूप से, उपकरण के उपयोग की एक विस्तृत श्रृंखला है, शुरुआत, जॉनसन कहते हैं, उन लोगों को अनुमति देने के साथ जिन्हें इस प्रकार की चीजों को जानने की आवश्यकता है, यह देखने के लिए कि दुनिया भर में चीजें कैसे बदलती हैं। उदाहरण के लिए, वे कहते हैं, आप सप्ताह में एक बार पवन चक्कियों पर एक प्रश्न चला सकते हैं और देख सकते हैं कि उनकी संख्या और स्थान समय के साथ कैसे भिन्न होते हैं।

जॉनसन ने कहा कि इस तरह के एक खोज उपकरण पर पिछले, छोटे पैमाने पर प्रयास किए गए हैं, जिसमें कार्नेगी-मेलन विश्वविद्यालय में एक टीम द्वारा किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सात अमेरिकी शहरों में छवियों को क्वेरी करने देता है।

कोफाउंडर और सीईओ मार्क जॉनसन



सैन फ्रांसिस्को को देखना अच्छा है, लेकिन सैन फ्रांसिस्को [सिर्फ] 50 वर्ग मील है, जॉनसन कहते हैं। हमने सोचा, 'हम इसे पूरे ग्रह के लिए कैसे करते हैं?'

इसका उत्तर यू.एस., चीन या दुनिया के मानचित्र को बड़ी संख्या में टाइलों में तोड़कर, कई प्रकार की टाइलों को नियोजित करके है। तंत्रिका जाल प्रत्येक टाइल में एक समानता स्कोर का मूल्यांकन करने के लिए, और फिर जल्दी से उन टाइलों को प्रदान करना जिन्हें सिस्टम द्वारा मूल रूप से खोजे गए टाइल के समान माना जाता है।

जॉनसन बताते हैं कि सिस्टम अंगूठे के निशान देखने के लिए तंत्रिका जाल का उपयोग करता है, और फिर निकटतम मिलान खोजने की कोशिश करता है।

चाल सिर्फ उचित मिलान नहीं ढूंढ रही है। यह उन्हें जल्दी प्रदान भी कर रहा है। जबकि टूल बहुत सारे झूठे सकारात्मक परिणाम देता है-परिणाम जो पूछे जाने वाले के समान दिखते हैं, लेकिन वास्तव में वही नहीं हैं-यह लगभग तुरंत गुणवत्ता परिणामों की सूची देने का एक सराहनीय काम करता है।

वे परिणाम बहुत विशिष्ट वस्तुओं के मामले में बहुत अच्छे हैं, जैसे पवन टरबाइन, और स्टेडियम या उपनगर जैसी चीज़ों की खोज करते समय थोड़ा कम प्रभावशाली।

भूदृश्य खोज

लेकिन जॉनसन झूठी सकारात्मकताओं से परेशान नहीं हैं। वह इस बारे में बात करते हुए थोड़ा उत्साहित हो जाता है कि कैसे उपनगरों के लिए एक प्रश्न कुछ परिणाम देता है जो वास्तव में पहाड़ों के माध्यम से चलने वाली नदी चैनल हैं।

यह उपनगरों के कई वास्तविक स्थानों को भी लौटाता है, और त्रुटियों के साथ भी, जॉनसन को लगता है कि यह प्रभावशाली है, विशेष रूप से यह देखते हुए कि उपकरण इन खोजों को चलाने में सक्षम है बिना यह दिखाए कि उपनगर क्या है, या स्मोकस्टैक, या पवन टरबाइन, और इसी तरह। सिस्टम हजारों टाइलों की सामग्री की मूल टाइल की सामग्री से तुलना करके परिणाम ढूंढता है। और जल्दी।

जॉनसन विशेष रूप से टूल के गोपनीयता प्रभावों के बारे में चिंतित नहीं है, क्योंकि इमेजरी सार्वजनिक उपग्रहों से है। फिर भी, वह स्वीकार करता है कि इमेजरी का त्वरित विश्लेषण करने की क्षमता, जिसे दैनिक रूप से अपडेट किया जाता है, कुछ ऐसा है जो पहले कभी संभव नहीं था।

जे जेड और एनएएस फ्यूड

लेकिन अंतत:, उपकरण एक घर पर क्लिक करने, कहने और देश या दुनिया भर में समान रूप से समान घरों को खोजने की अनुमति देता है। इसमें ज्यादा खतरा नहीं है, जॉनसन का तर्क है।

उम्मीद है कि लोग इसका इस्तेमाल ग्रह की भलाई के लिए करेंगे, न कि नापाक उद्देश्यों के लिए।