Podczas Konferencji Innowacyjne Rozwiązania Geoprzestrzenne 2017 Neil Gyte, przedstawiciel Google, wygłosił prezentację pod tytułem „Cloud, Big Data and Machine Learning open new application areas of Google Maps”. W swoim wystąpieniu Neil opowiedział o ewolucji map oraz ich istotnej i rosnącej roli w życiu codziennym.
Dane liczbowe Google zaskakują – okazuje się, że 20% wszystkich wyszukiwań w Google dotyczy lokalizacji. Ponadto dziennie serwisy amerykańskiego giganta zwracają dane dotyczące tras o łącznej długości około 1 miliarda kilometrów. Neil podał kilka zróżnicowanych przykładów wykorzystania Google Maps – aplikacje wewnętrzne dla firm, aplikacje monitorujące położenie danych obiektów, aplikacje służące naszej rozrywce (Pokemon Go, mapa serialu „Gra o Tron”), a nawet inteligentny termostat Nest (jako przykład nadchodzącej fali związanej z internetem rzeczy).
Mapy Google trafiają często w dość zaskakujące miejsca
Piąta fala, czyli o przyszłości Internetu Rzeczy
W obszarach związanych z mapami stoimy u progu tak zwanej 4 fali – co oznacza po pierwsze oderwanie usług związanych z lokalizacją od komponentu mapowego. Według prognoz Google nastąpi zmiana na poziomie paradygmatu – przejdziemy mianowicie od danych lokalizacyjnych do tzw. location intelligence. Proces ten będzie napędzany stale rosnącą liczbą urządzeń mobilnych z dostępem do internetu w pierwszej fazie, a w drugiej rosnącym wykorzystaniem machine learning, co spowoduje, że usługi lokalizacyjne staną się nie tyle inteligentne co przewidujące. Ten moment jest równoznaczny z nadejściem kolejnej, piątej fali.
Fragment prezentacji Neil’a – ewolucja map
Neil podkreślił, że przyspieszone zmiany już się dokonują. Jako przykład wymienił takie firmy jak Uber i Taxify – ich sposób zastosowania Google Maps stworzył całkiem nowy sektor tzw. ridesharing.
W dalszej części prezentacji, Neil opowiedział między innymi o samochodzie autonomicznym Google. Istotną informacją jest tutaj fakt, że większość technologii, które umożliwiły realizację idei samochodów autonomicznych, wywodzi się od Google Maps – są to mapy o wysokiej dokładności, geolokalizacja, zobrazowanie i nawigacja uzupełniona wysokowydajnym sensorem w postaci lidaru.
Autonomiczny samochód – Google Car
Jeszcze więcej zastosowań Google Maps
W podsumowaniu prezentacji Neil wymienił korzyści oraz najpopularniejsze zastosowania biznesowe Google Maps, czyli między innymi:
- wizualizację danych
- usługi lokalizacyjne (location services)
- optymalizację ruchu
- location intelligence (definiowane jako zestawianie powyższych elementów w celu uzyskania wartościowych, istotnych i biznesowo przydatnych danych).
Prezentację zakończył slajd obrazujący, jak technologie Google – cloud computing oraz machine learning wspierają organizację Global Fishing Watch (według zaprezentowanych danych 200 000 statków udostępnia swoją pozycję, kurs i prędkość).
Global Fishing Watch i Google – mapa intensywności połowów
Następnie na podstawie tych danych algorytmy machine learning identyfikują tylko statki rybackie. W efekcie powstaje mapa intensywności połowów, co pozwala monitorować ich intensywność na poszczególnych obszarach mórz i oceanów, dokładnie określając obszary zagrożone przełowieniem.
