
Ученые из
Германии и Бельгии разработали систему, которая позволяет пользователю выбрать
наиболее живописный маршрут к точке назначения. Доклад о разработке (PDF) подготовлен
к представлению на конференции ACM IUI
2016 в Сономе, штат Калифорния.
На первой стадии
работы сотрудники Бременского и Хасселтского университетов разделили ландшафт
на квадраты со стороной в километр, которые, по их замыслу соответствуют
примерно минуте езды на автомобиле. Затем они загрузили панорамы Google Street
View с точки на самой значимой дороге каждого квадрата.
Затем с помощью
искусственной нейронной сети пейзажи классифицировали как лесные, горные,
водные, с достопримечательностями (например, архитектурой и памятниками) и
неживописные. При пользовании системой, получившей название Autobahn
(«Автомагистраль»), достаточно ввести начальную и конечную точки маршрута,
максимальное время в пути и предпочтительный окружающий пейзаж. 
Разработчики
испытали систему на испанской Майорке, во французском регионе Рона—Альпы (с 1 января 2016 года объединен с регионом Овернь) и в калифорнийской Санта-Барбаре. В ходе
испытаний они делали снимки пейзажей на дорогах, предложенных Autobahn, и на кратчайших
маршрутах. Затем у 24 добровольцев попросили выбрать по фотографиям один из
маршрутов — большинство из них согласились с выбором системы.
Сотрудник
факультета геоматики Флоридского университета Гартвиг Хохмаир (Hartwig Hochmair),
ознакомившись с системой, заявил, что она быстра, эффективна, подходит для
смартфонов и позволяет обрабатывать маршруты любого масштаба. Он также
предположил, что в будущем указывать предпочтительный ландшафт не понадобится —
система сама «научится» предугадывать предпочтения пользователя. По мнению
Хохмаира, Autobahn окажется особенно актуальным «через 5—10—15 лет, когда мы
все будем ездить на беспилотных автомобилях».
Искусственные нейронные сети — это математические
модели, построенные по принципу организации нейронных сетей мозга. Программы
на их основе способны к обучению, которое заключается
в нахождении коэффициентов связей между нейронами. Благодаря этому нейронные
сети способны выявлять сложные взаимосвязи данных и выполнять обобщения.
Олег Лищук
