Teknoloji devi Google, Las Vegas’ta gerçekleştirilen yıllık Cloud Next konferansında, Google Haritalar’ın yeteneklerini geliştirecek yeni yapay zeka destekli araçlarını tanıttı.
Bu yeni araçların, şirketlerin, şehirlerin ve trafik otoriteleri gibi kurumların karar alma süreçlerini köklü bir şekilde dönüştürmesi bekleniyor.
GÖRÜNTÜ ANALİZİ İLE ALTYAPI İYİLEŞTİRME
Yeni tanıtılan araçlardan biri, Imagery Insights, Street View görüntülerini Vertex AI ile entegre ederek telefon direkleri ve sokak tabelaları gibi nesnelerin tanınmasına ve tespit edilmesine olanak tanıyor.
Böylece, örneğin bir telekomünikasyon firması, hangi elektrik direklerinin bakıma ihtiyaç duyduğunu kolay bir şekilde belirleyebilecek ve bu direklerin sanal ortamda durumunu inceleyebilecek.
Google Haritalar Platformları Genel Müdürü Yael Maguire, bu aracın, şirketlerin çalışanlarını sahaya göndermeden altyapı unsurlarının bakımını yapmalarına imkan tanıyacağını vurguladı.
Maguire, yapay zekanın bu süreçte kritik bir rol oynadığını belirterek, Google Street View görüntülerindeki birçok direk, trafik işareti, çukur veya bozuk kaldırım gibi unsurların insan gücüyle tespit edilmesinin mümkün olmadığını ifade etti.
Places Insights adını taşıyan diğer yenilikçi araç ise işletmelerin belirli bir bölgede trendleri analiz etmeleri ve büyüme potansiyeli taşıyan lokasyonları tespit etmeleri için yardımcı olmayı hedefliyor.
Google, değerlendirmeler, mağaza çalışma saatleri, park durumu ve engelli erişilebilirliği gibi çeşitli verilere dayanarak geniş bir bölgede yerler hakkında detaylı ve kapsamlı bilgiler sunacak.
Ayrıca, bir perakendecinin yoğun restoranların bulunduğu ancak büyük bir perakende zincirinin bulunmadığı bir alanda yeni mağaza açmayı düşünmesi durumunda, konum önerileri de sunulabilecek.
TRAFİK YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DEVRİMİ
Google’ın duyurduğu bir diğer önemli yenilik ise Yol Yönetimi İçgörüleri. Bu araç, trafik verileri üzerinde derinlemesine analizler yaparak geçmiş ve gerçek zamanlı trafik bilgileriyle yolların iyileştirilmesine katkıda bulunacak.
Trafik otoriteleri, bu bilgileri kullanarak kaza riski yüksek bölgeleri tespit edebilir ve hız kesiciler veya dur işaretleri gibi önlemler alabilir.
Ek olarak, elde edilen veriler sayesinde trafik sıkışıklığını önceden tahmin etmek ve azaltmak için daha gelişmiş modeller oluşturulabileceği belirtiliyor.
