Nota del editor: la publicación de hoy proviene de Andrew Lookingbill y Ethan Russell, dos antiguos Googlers cuyo objetivo es mapear el mundo y hacer que nuestros mapas sean universalmente accesibles y útiles. Durante los próximos meses, le daremos un vistazo más de cerca a cómo construimos mapas que se mantienen al día con el mundo en constante evolución, les brindamos a los desarrolladores los datos que necesitan para brindar experiencias innovadoras y brindamos a las empresas información basada en la ubicación para ayudar optimizar sus operaciones comerciales. Hoy, comenzaremos con una descripción general de los conceptos básicos de mapeo.
Como más de mil millones de personas han llegado a confiar en Google Maps para explorar el mundo y se han creado millones de aplicaciones y experiencias sobre nuestros datos, a menudo se nos pregunta cómo construimos el mapa que sirve a un conjunto tan amplio de usuarios y casos de uso. La respuesta es que se ha necesitado más de una década para sentar las bases y un compromiso obsesivo para refinar nuestras técnicas para poder cumplir con las crecientes expectativas de los usuarios de datos y conocimientos nuevos y precisos.
Una inversión temprana en imágenes
Solo un par de años después de lanzar Google Maps y Google Maps Platform (anteriormente API de Google Maps), lanzamos Street View. A los consumidores, les ayudó a explorar virtualmente el mundo entero desde sus propios hogares. Durante el tiempo que nuestro programa Street View ha funcionado, hemos puesto a disposición de las empresas este rico conjunto de datos de imágenes para que puedan proporcionar un contexto del mundo real en sus aplicaciones. Nuestras API de Street View permiten que los sitios de negocios inmobiliarios como Trulia ayuden a los compradores de vivienda a descubrir un lugar donde les encantaría vivir explorando virtualmente los vecindarios directamente desde su sitio web y sus aplicaciones.
Exploración de Street View de un barrio en Trulia
En Google, Street View nos dio la base para el futuro de nuestro proceso de mapeo. Los avances en nuestra tecnología de aprendizaje automático, combinados con los más de 170 mil millones de imágenes de Street View en 87 países, nos permiten automatizar la extracción de información de esas imágenes y mantener actualizados los datos como nombres de calles, direcciones y nombres comerciales para nuestros clientes. Si una imagen vale más que mil palabras, entonces una imagen panorámica de alta resolución vale mil millones. Por lo tanto, nos comprometemos a desarrollar nuestro propio hardware, como nuestro trekker más nuevo equipado con sensores de mayor resolución y una mayor apertura, para ofrecer imágenes y conocimientos de la más alta calidad a nuestros clientes.
Asociarse con fuentes autorizadas
Brindar información confiable y actualizada es esencial para las empresas que buscan crear aplicaciones de misión crítica en nuestra plataforma. Por lo tanto, también utilizamos datos de más de 1,000 fuentes de datos autorizadas en todo el mundo, como el Servicio Geológico de los Estados Unidos, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) en México, municipios locales e incluso desarrolladores de viviendas.
La combinación de nuestro análisis de imágenes con datos de terceros brinda a los clientes los datos más precisos y confiables para impulsar sus negocios. Por ejemplo, podemos proporcionar a las compañías de viajes compartidos como Lyft y mytaxi ubicaciones convenientes de recogida / devolución para sus pasajeros y rutas conscientes del tráfico para que sus conductores puedan tomar la ruta más rápida posible. Entendemos que una ruta incorrecta o un retraso en la recogida pueden tener un impacto en si un cliente regresa, por lo que facilitamos que las fuentes autorizadas de terceros compartan sus datos con nosotros. A partir de ahí, lo ingerimos rápidamente y lo convertimos en las características que ayudan a las empresas de viajes compartidos de todo el mundo a mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia empresarial.
Navegación mytaxi con la plataforma Google Maps
Gente real, ideas reales
Los datos y las imágenes son componentes clave de la creación de mapas. Pero son estáticos y no siempre nos dan el contexto que queremos sobre un lugar específico. Si crees que Street View te ayuda a contextualizar dónde estás en una calle, puedes pensar que el contenido aportado por los usuarios te ayuda a contextualizar un lugar específico como un restaurante o una cafetería. Con la ayuda de una comunidad apasionada de guías locales, usuarios activos de Google y propietarios de negocios a través de Google My Business, recibimos más de 20 millones de contribuciones de los usuarios todos los días, desde cierres de carreteras, hasta detalles sobre la atmósfera de un lugar, nuevos negocios, y más. Para garantizar que esta información contribuida sea útil, la publicamos solo si tenemos un alto grado de confianza en su precisión.
Esto nos ha permitido construir un conjunto de datos de más de 150 millones de lugares en todo el mundo, que ponemos a disposición de los desarrolladores a través de nuestra API de Places. La API de Places incluye datos completos sobre nombres de ubicaciones, direcciones, calificaciones, reseñas, información de contacto, horario comercial y ambiente, lo que ayuda a las empresas a empoderar a sus usuarios no solo para encontrar un restaurante, sino también para encontrar un restaurante que sea bueno para los niños con elementos de menú vegetariano .
Mantenerse al día con la velocidad de la innovación y el crecimiento con el aprendizaje automático
El proceso de creación de mapas que hemos compartido hasta ahora crea un mapa útil y confiable, pero presenta un gran desafío: la velocidad. Para empoderar a nuestros clientes a moverse rápido e innovar, necesitamos mapear el mundo más rápido que nunca. Y a medida que las regiones del mundo se desarrollan rápidamente, necesitamos poder obtener rápidamente esa información en nuestros mapas y productos. Para aumentar la velocidad a la que mapeamos el mundo, recurrimos al aprendizaje automático para automatizar los procesos de mapeo, manteniendo altos niveles de precisión y precisión.
Aquí hay un ejemplo de cómo usamos el aprendizaje automático para resolver lo que llamamos "edificios borrosos". Nuestro equipo estaba frustrado con los contornos borrosos del edificio causados por un algoritmo que intentaba adivinar si parte de una imagen era un edificio o no. Para solucionar esto, trabajamos con nuestro equipo de operaciones de datos para rastrear esquemas de construcción comunes manualmente. Ahora que es una solución en sí misma. Pero rastrear a mano todos los esquemas de construcción comunes en el mundo no es un proceso escalable o rápido. Entonces, una vez que nuestro equipo trazó los contornos comunes de los edificios, utilizaron esta información para enseñar a nuestros algoritmos de aprendizaje automático qué formas tienden a tener los edificios en el mundo real y qué partes de las imágenes corresponden con los bordes y contornos de los edificios. Con esta técnica, se pudo mapear tantos edificios en un año como mapeamos en los 10 anteriores, mejorando enormemente los mapas que compartimos con nuestros clientes.
google maps.png
Izquierda: Antes: edificios sin contornos. Derecha: Después: borrar los polígonos de construcción descritos en el mapa
Proporcionar direcciones donde las calles no tienen nombre
Anteriormente mencionamos la extracción de información de las imágenes de Street View. Al utilizar el aprendizaje automático y las imágenes de Street View juntos, podemos identificar automáticamente los números de las casas en casi cualquier parte del mundo, y nos ha ayudado a hacer un progreso inmenso en el mapeo de más de 220 países y regiones en todo el mundo.
Pero no todos tienen una dirección. Esta es la razón por la cual Google Maps y Google Maps Platform admiten códigos adicionales, lo que permite a todos en el mundo tener una dirección que puedan compartir con amigos, servicios de entrega, usar para enviar / recibir correo y más. Los códigos Plus son de código abierto, están disponibles para que los use cualquier desarrollador y también están incorporados en nuestras API de lugares y geocodificación.
Al ayudar a mapear estas regiones, darles a todos una dirección y brindar acceso a nuestros productos API, las empresas y las autoridades locales pueden servir mejor a sus comunidades y existe una mayor oportunidad para que crezcan nuevos ecosistemas basados en la ubicación. Las partes interesadas en usar códigos plus pueden contactarnos aquí.
Estamos en esto a largo plazo
Después de más de una docena de años en Google (25 años combinados), todavía estamos entusiasmados con la construcción de mapas que se mantengan al día con el mundo real. A medida que el mundo cambia, seguiremos innovando no solo para ayudar a las personas, sino también para proporcionar herramientas basadas en la ubicación que impulsen a las empresas y transformen sus operaciones, industrias y el mundo.
El próximo mes, analizaremos los desafíos de mapeo en diferentes regiones y explicaremos cómo las imágenes nos ayudan a superarlos, y lo que eso significa para las empresas y los desarrolladores que crean con nuestros productos. Mientras tanto, para obtener más información sobre Google Maps Platform, visite nuestro sitio web.
Agradecimientos: Dave McClusky, Jefe Global de Ingeniería del Cliente, contribuyó a esta publicación.
PUBLICADO EN: PLATAFORMA DE GOOGLE MAPS
