El MIT desarrolla un sistema más preciso para las indicaciones del GPS al volante

Los sistemas GPS que nos guían en carretera cuando conducimos por un tramo desconocido son muy útiles, pero sus datos podrían ser más precisos. En el mejor de los casos, la información que aportan estas herramientas de navegación es poca, porque hay tramos que ni siquiera están registrados. 

Las grandes empresas de tecnología como Google son las encargadas de documentar cada uno de esos caminos, una tarea descomunal. Todavía no han terminado de registrar y analizar todas las carreteras y calles del planeta, como para ponerse a actualizarlas. No obstante, ese proceso podría ser más rápido y menos costoso gracias a una nueva técnica ideada por los ingenieros del MIT. 

El instituto tecnológico propone utilizar las imágenes satelitales y la inteligencia artificial para realizar un mapeo exhaustivo de cada tramo de carretera del planeta. Desde los satélites se pueden recoger imágenes con buena calidad de las carreteras y la inteligencia artificial se encargaría de analizar el trayecto que deben hacer los coches, así como el número de carriles y demás detalles. 

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Google Maps permite localizar estaciones de carga de vehículos eléctricos a lo largo del mapa, lo que nos facilita bastante la vida a la hora de encontrar la estación de carga más cercana a nuestro hogar o a nuestra ruta.

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Una de las dificultades que se les presenta a los conductores cuando deben seguir las indicaciones del navegador es que este sistema no tiene en cuenta el número de carriles que existen en ese tramo ni si hay un carril central destinado a los vehículos con un alto número de ocupantes, un carril bici o para taxis. Estos datos se podrían tener en cuenta con este nuevo método.

Junto con el Instituto de Investigación de Computación de Qatar (QCRI), los investigadores han diseñado un sistema que utiliza una combinación de arquitecturas de redes neuronales para predecir automáticamente los tipos de carreteras y la cantidad de carriles detrás de las obstrucciones. En las pruebas, el sistema, llamado RoadTagger, detectó los números de carriles con una precisión del 77%, y podría inferir los tipos de carreteras (residenciales o autopistas, por ejemplo) con una precisión del 93%. Además sería capaz de eliminar las imágenes de carreteras ocultas por edificios, puentes o las copas de los árboles, por ejemplo. 

RoadTagger se está impulsando para mejorar los conocimientos de las carreteras de Qatar como previsión de la celebración de la Copa del Mundo 2022 en esa ciudad. Aún así, el sistema podría acabar ayudando a otras aplicaciones populares de navegación como Google Maps o Waze a actualizar y mejorar su servicio e indicaciones.