Teknoloji alanında önde gelen isimlerden biri olan Google, Las Vegas’ta gerçekleştirilen Cloud Next konferansında, Google Haritalar’ı daha da güçlendirecek yeni yapay zeka destekli araçlarını tanıttı.
Bu yenilikçi araçlar, şehirler, şirketler ve trafik otoriteleri gibi çeşitli kurumların karar alma süreçlerini köklü şekilde değiştirmeyi amaçlıyor.
GÖRÜNTÜ ANALİZİ İLE ALTYAPI İYİLEŞTİRME
Tanıtılan araçlardan biri olan Imagery Insights, Street View görüntülerini Vertex AI ile birleştirerek telefon direkleri ve sokak tabelaları gibi öğeleri tanıma ve tespit etme olanağı sunuyor.
Bu özellik sayesinde, örneğin bir telekomünikasyon firması, bakıma ihtiyaç duyan elektrik direklerini kolayca tespit edebilecek ve direklerin sanal ortamda durumunu inceleyebilecek.
Google Haritalar Platformları Genel Müdürü Yael Maguire, bu aracın firmaların, çalışanlarını sahaya göndermeden altyapı unsurlarının bakımını gerçekleştirmelerine yardımcı olacağını vurguladı.
Maguire, yapay zekanın bu süreçteki kritik rolüne işaret ederek, Google Street View görüntülerindeki çok sayıda direk, trafik işareti, çukur veya bozuk kaldırımı insan gücüyle tespit etmenin mümkün olmadığını kaydetti.
Alternatif olarak, Places Insights adındaki bir başka yenilikçi araç ise, işletmelere bir bölgede trendleri belirlemeleri ve büyüme potansiyeli yüksek lokasyonları tespit etmeleri konusunda destek vermeyi hedefliyor.
Google, değerlendirmeler, mağaza çalışma saatleri, park durumu ve engelli erişilebilirliği gibi farklı verilere dayanarak, geniş bir alandaki mekanlar hakkında kapsamlı ve toplu bilgiler sunmayı planlıyor.
Ayrıca, yoğun restoranların bulunduğu ancak büyük bir perakende zincirinin eksik olduğu bir bölgede yeni bir mağaza açmayı düşünen bir perakendeciye de konum önerileri sunabiliyor.
TRAFİK YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DEVRİMİ
Google’ın duyurduğu bir diğer önemli yenilik ise Yol Yönetimi İçgörüleri oldu. Bu araç, trafik verileri üzerinde derinlemesine analizler yaparak geçmiş ve gerçek zamanlı trafik bilgileriyle yolların geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlıyor.
Trafik otoriteleri, bu bilgileri kullanarak kaza riski yüksek olan bölgeleri tespit edebilir ve hız kesiciler veya dur levhaları gibi önlemler alabilir.
Ayrıca, elde edilen veriler sayesinde trafik sıkışıklığını önceden tahmin etmek ve azaltmak için daha ileri düzeyde modeller oluşturulabilmesi mümkün hale geliyor.
