Terrpattern用神經網路顛覆地圖搜索領域
人工智慧學家
Terrpattern是一個視覺搜索引擎，當你第一次使用它的時候，可能會問「為什麼谷歌在10年前沒有想到這些，點擊地圖上的地貌，一個棒球內場，一個小艇船塢或是一個環形交通樞紐，立刻能突顯出演算法程序的邏輯，它運行速度快，簡單易用而且潛力無限。
我們繼續看一下，搜索東西非常流暢自然，它是如何工作的呢?它是怎樣在只有少數幾個藝術家和開發者和只有不到35000美金的經費下創造出來。
其實秘密和其他的視覺計算機項目採取的方法一樣，在於神經網路的運用，是指是類似人工智慧的項目，從圖像中提取細節，尋找不同組織的類型，也和我們人類的視覺系統工作原理類似，雖然我們的大腦更微妙和靈活。
在Terrapattern中，神經網路訓練成觀察小區域的地貌，並將這些地貌與OpenStreetMap中的數據地圖相比較，學習將他們與某種概念聯繫起來。
想像一下一個攝像機認知一張臉，懂得什麼時候眨眼睛，什麼時候笑。雖然它根本不知道這些臉，笑容和眼鏡是什麼，但卻將其與某種特定類型像素聯繫起來，依靠這些選擇出來。
Terrapattern一經認識和分類各種地形特徵，包括船啊，水塔這些，創造者還將紐約，匹茲堡，底特律和舊金山區域地圖免費分享。它尋遍了地形，建立起一個巨大的特徵和相似性資料庫，資料庫可用來快速給予答案。
當然 ，你可以只是搜索比如「奧克蘭網球館」或者類似的名稱，然後得到完美的結果，但是有些情況下人們不會搜索這麼正式的名字，如果你只是尋找在某個地段的房子，或者某些停車場呢，Terrapattern會非常了解這些就像了解哪些機場或者客運碼頭那樣在行。這些地點都是神經網路下的聚集特性集合起來的。
Terrapattern由Golan Lvein,David Newbury 和 KyleDonald共同開發，由knight基金投資，依靠他們已有的資源，已經有能力繪製四個城市的地圖，而且更多的地圖也將會繪製。找到一個棒球場很容易，但想找到一個四通的站口就會很難。
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