L’équipe Bing Maps contribue à l’ouverture de jeux de données en Ouganda et en Tanzanie à OpenStreetMap

Certaines des régions du monde les plus exposées aux catastrophes sont mal cartographiées, ce qui exacerbe le défi des sauveteurs chargés de retrouver les personnes déplacées. OpenStreetMap, un projet collaboratif visant à créer un atlas mondial sans plate-forme, dispose d’une équipe de bénévoles ciblant les lacunes (l’équipe Humanitarian OpenStreetMap), qui a identifié 11 millions de kilomètres carrés jusqu’à présent en Afrique. Mais des millions de kilomètres carrés restent non examinés, non résumés ou non catalogués.

Cela a motivé une Partenariat a annoncé aujourd’hui la collaboration entre l’équipe Bing Maps de Microsoft, Microsoft Philanthropies et l’équipe Humanitarian OpenStreetMap, qui cherchera à intégrer de nouvelles approches d’apprentissage automatique et à ouvrir des corpus de construction aux outils d’audit d’OpenStreetMap. C’est sous l’égide de Microsoft AI pour l'action humanitaire programme, un plan quinquennal de 40 millions de dollars dévoilé en septembre 2018 pour aider les développeurs intéressés par la création de services dans le but d'aider l'humanité.

Dans un premier temps, les ingénieurs de Bing Maps vont publier pour l’Ouganda et la Tanzanie des ensembles de données relatives à l’empreinte des bâtiments, créés avec des algorithmes de vision par ordinateur permettant d’identifier les caractéristiques. Microsoft affirme que ce sera l’un des premiers ensembles de données de construction ouverts pour l’Afrique, avec 7 millions d’empreintes de bâtiment en Ouganda et 11 millions en Tanzanie, pour un total de 18 millions d’empreintes. (Il rejoint les 14 millions de traces d’OpenStreetMap dans ces pays.)

Microsoft indique qu'ils seront bientôt disponibles auprès de GitHub, avant les présentations prévues sur le travail de l'équipe Bing Maps lors de la conférence annuelle internationale sur l'état de la carte à Heidelberg, en Allemagne, et lors du sommet humanitaire Humanitarian OpenStreetMap.

«Les jeux de données d'apprentissage automatique pour OSM doivent être ouverts. Nous devons aller au-delà de l'identification des routes et des bâtiments et les ensembles de données ouverts nous permettent d'expérimenter et de découvrir de nouvelles opportunités », a déclaré Tyler Radford, directeur exécutif de l'équipe humanitaire d'OpenStreetMap, dans un communiqué. «Open Building Dataset nous permet d’explorer non seulement les aspects de qualité et de validation, mais également de faire en sorte que les données ML facilitent la cartographie.»

La création des ensembles de données n’était pas facile, selon Microsoft. Les colonies uniques de l’Afrique, ses zones urbaines denses avec des structures connectées, la qualité de ses images et le manque de données de formation constituaient des obstacles considérables. Pour les surmonter, l’équipe Bing Maps s’est tournée vers les zones à faible mémoire en se basant sur des estimations de la population Centre d’information sur les sciences de la Terre de la Colombie. Ce rappel de modèle amélioré dans les zones rurales a été considérablement amélioré, ce qui a facilité les efforts d’étiquetage ultérieurs.

Les contributions de Microsoft coïncident avec celles de Facebook collaboration avec OpenStreetMap, ce qui a permis de développer un outil – Map With AI – qui automatise plusieurs des étapes les plus fastidieuses impliquant l’annotation de routes, de bâtiments et de ponts. En outre, la société Menlo Park a récemment mis à disposition TapiD, Rapideainsi qu’une version de l’outil de montage iD d’OpenStreetMap, optimisée par AI, en plus des cartes routières générées par AI en Afghanistan, au Bangladesh, en Indonésie, au Mexique, au Nigéria, en Tanzanie et en Ouganda.

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