Google Maps no deja de innovar para ti

Google Maps es la referencia cartográfica por excelencia para cientos de millones de usuarios en todo el mundo.

Pero la utilidad de sus servicios no se basa únicamente en toda la información que integra y ofrece. Su poder, aquello que le hace renovar su estatus de líder de mercado año tras año, se basa en la actualización constante de estos datos. Esa gigantesca base de datos está conformada en parte por información que aportan los usuarios, tanto individuos como empresas y está en continua renovación. Pero, ¿en que se basa el papel activo de Google Maps?

Seguro que alguna vez hemos visto en nuestras calles los vehículos encargados de tomar fotografías con sus cámaras de 360 grados, y geoposicionar información relevante para con todo ello actualizar el servicio Street View. Éstos aportan millones de imágenes diariamente, y como podemos suponer, es imposible analizar manualmente los más de 80.000 millones de imágenes de alta resolución almacenadas hasta el momento. Para ello la compañía puso en marcha el proyecto denominado Google Ground Truth encargado de la extracción automatizada de toda la información posible.

Precisión espectacular en el reconocimiento de imágenes

Hay un interesante documento titulado “Extracción basada en la atención de información estructurada de Street View Imagery” en el que los ingenieros de Google describen cómo son capaces de leer con bastante precisión (84,2%) los nombres y números de las calles utilizando redes neuronales profundas. Pero no sólo se aplica a las placas de las calles. También a los rótulos de los negocios y a cualquier otra información que pudiera ser de interés. Pensemos por un momento que en el rótulo no sólo va el nombre del negocio, sino que muchas veces le acompañan marcas comerciales.

Sobre esta tecnología, aplican también Machine Learning para proteger la privacidad de las personas (ocultando rostros o placas de matrículas), y técnicas de inteligencia artificial para generar fotos panorámicas a partir de imágenes parciales. En mayo de 2017 pusieron en marcha su proyecto AutoML tanto para el reconocimiento de imágenes como de voz. Y los resultados están siendo espectaculares, hasta tal punto que ya está disponible como servicio AutoML Vision, lo que permite entrenar modelos de visión personalizados para casos de uso empresariales sin apenas requerir conocimientos de Machine Learning. Y el propio Google lo está empleando para detección de objetos y clasificación de imágenes a gran escala.

¿Para qué se pueden aprovechar estos servicios?

Pues en esa misma página Google nos muestra dos interesantes ejemplos vinculados al retail en comercio electrónico para reconocimiento de prendas por sus características visuales, lo que permite a los clientes potenciales filtrar mejor sus búsquedas más allá del nombre de la prenda. Otro interesante ejemplo lo constituye su aplicación a la conservación de la naturaleza, detectando poblaciones de animales en entorno salvaje para analizar el impacto humano en sus migraciones y distribución geográfica.

Google está también trabajando en el área de la salud, ayudando por ejemplo a los patólogos a detectar cáncer en imágenes radiológicas, entender conversaciones médicas para ayudar tanto a médicos como a pacientes, y usar el aprendizaje automático para abordar una amplia variedad de problemas en genómica.

En Intelligence Partner tenemos mucha confianza en la innovación disruptiva y las herramientas que Google nos aporta para ayudar a nuestros clientes a aprovecharla y con ella transformar sus negocios. ¿Crees que esta innovación de Google te podría ayudar en tu negocio?