*Justin* schreef op 12 maart 2016 14:58:
[...]
Neural networks en deep learning
neuralnetworksanddeeplearning.com zorgen ervoor dat software bepaalde dingen (zoals foto's) automatisch kan herkennen. Toepassingen zijn legio, zoals automatische gezichtsherkenning. Handig bij opsporen van criminelen of ter vervanging van een OV-chip kaart om maar wat te noemen.
En dus ook nuttig voor automatische herkenning van alles op de weg. Is iets een fiets of een brommer. Kijkt iemand naar links of naar rechts, welke kant beweegt iets op. Met altijd de kans dat de AI iets tegenkomt wat nieuw voor hem is. (er gaat een putdeksel open en er komt een mannetje uit, wat is dat nu weer...)
Waar interessante dingen ontstaan is op het snijvlak van dit deep learning en maps. Op basis van foto's worden dingen herkend (zoals verkeersborden) en die worden door de slimme (zelf lerende) kaarten verwerkt.
Er zit dus wel 'uitdaging' in kaarten, omdat de industrie vraagt om kaarten die centimeters precisie hebben en die niet een paar weken of dagen actueel zijn, maar een kwestie van seconden of hooguit minuten. Een vereiste om dat te bereiken is een digitale kaart die zichzelf kan onderhouden en vanuit allerlei hoeken en gaten informatie krijgt en dat heel snel kan verwerken.
Jouw statement hierboven (maps zijn geen uitdaging en AI wel) komt op mij over als een doel/middel verwarring. Zelfstandig rijden is het doel, de middellen om die te bereiken zijn een 3D interpretatie van alles wat om je heen beweegt, in combinatie met een hoge detail kaarten en precieze lokalisatie. En de middelen om die dingen te realiseren zijn AI/neuralnetworks/deeplearning op basis van sensor- en camera data.