Grab crea mapas más inteligentes para el Sudeste Asiático gracias al ajuste fino de visión

Grab⁠(se abre en una nueva ventana) es una empresa líder de entrega de comida y viajes compartidos en el Sudeste Asiático, con casi 42 millones de usuarios mensuales en ocho países.

Con más de seis millones de socios conductores registrados en la plataforma y 3500 millones de transacciones anuales en el 2023, el impacto de la empresa va más allá de la solicitud de viajes y la entrega de alimentos. Grab convierte las imágenes a nivel de calle que sus conductores recopilan en datos de mapeo que se utilizan para impulsar GrabMaps, un servicio de mapeo que permite todas sus operaciones en el Sudeste Asiático. 

Gracias al ajuste fino de la visión de GPT‑4o, el servicio puede ubicar correctamente la señalización de tránsito y contabilizar los divisores de carriles para optimizar los datos de mapeo. Hoy en día, GrabMaps no sólo sirve de soporte para los servicios de Grab, sino que impulsa a otras empresas con sus capacidades de inteligencia de localización.

El Sudeste Asiático presenta un entorno desafiante único en cuanto al mapeo. Sus redes de caminos incluyen calles estrechas de un solo sentido optimizadas para motos y peatones, paisajes urbanos que cambian con gran velocidad y una cobertura limitada de los proveedores del mapeo convencional. 

Grab acudió a OpenAI y optó por utilizar GPT‑4o con ajuste fino de visión para superar estos obstáculos. 

Gracias a su red de conductores de motocicletas y peatones asociados, cada uno equipado con cámaras de 360 grados, GrabMaps recolectó millones de imágenes a nivel calle para entrenar y hacer un ajuste fino de modelos para la elaboración de mapas detallados. 

Las capacidades de ajuste fino de visión de GPT‑4o permitieron que GrabMaps ubicara las señalizaciones de límites de velocidad, restricciones para dar vuelta, lugares y geometrías de los caminos de forma más exacta.

Los experimentos iniciales de Grab se enfocaron en emparejar la señalización de los límites de velocidad con los caminos correspondientes.

El equipo hizo un ajuste fino de GPT‑4o con tan solo 100 casos muestra, combinando imágenes a nivel de calle y mosaicos de mapas, y realizando una iteración mediante varios ajustes de hiperparámetros para mejorar la exactitud.

Con una línea base de exactitud del 67 % inicial, el modelo logró una mejora del 80 % después de dos rondas de ajuste fino; es decir, una ganancia de 13 puntos porcentuales.

El modelo destacó en el manejo de escenarios complejos como caminos elevados y oclusiones, que antes requerían una intervención manual importante. Al hacer una comparación entre las imágenes de calle y los mosaicos de mapa, el modelo tomó decisiones contextualizadas similares a las que harían los operadores humanos.

“El ajuste fino de GPT‑4o con nuestros datos nos permitió manejar geometrías complejas con eficacia, lo que disminuyó las intervenciones manuales y los costos operativos”, afirmó Adrian Margin, jefe de Ciencia de Datos para el Mapeo Geográfico en Grab.

La implementación del ajuste fino de la visión mejoró significativamente la eficacia y exactitud de GrabMaps:

• La exactitud del conteo de carriles aumentó en un 20 %.
• La localización de los señalamientos de límite de velocidad mejoró en un 13 %.
• Se redujeron los esfuerzos de mapeo manual, disminuyendo los costos operativos y aumentando la confianza en la calidad de los datos.
• La capacidad de enfrentar escenarios desafiantes mejoró, como la señalización en caminos elevados y las oclusiones, lo que produjo menos errores en los datos de salida de los mapas.

Estas mejoras se traducen en una plataforma más confiable para las operaciones internas de Grab y sus clientes empresariales. En la actualidad, los mapas hiperdetallados satisfacen mejor las necesidades de millones de usuarios y socios conductores cada día, lo que impulsa la actividad económica en toda la región.

“Para nosotros, GrabMaps no es solo una herramienta, es un reflejo de nuestro compromiso con el Sudeste Asiático. El ajuste fino de visión de OpenAI volvió nuestra elaboración de mapas un proceso más veloz, inteligente y rentable”, afirmó Margin.

Grab continúa la expansión de sus capacidades de IA para que su plataforma sea más accesible y receptiva. Una nueva herramienta está en desarrollo para que navegar por la aplicación sea más fácil para todos: un asistente de voz que ofrece soporte conversacional y en diferentes idiomas para ayudar a los usuarios con discapacidades visuales y de la tercera edad.

Además, Grab está en proceso de desarrollar un chatbot de soporte avanzado para manejar solicitudes complejas. Al comprender en detalle los procedimientos operativos estándar (POE) y ofrecer respuestas empáticas y personalizadas, el propósito del chatbot es mejorar la experiencia del usuario al mismo tiempo que realiza un escalamiento de forma eficiente.

“Somos pioneros de la adopción de la IA en la región, y creemos que tiene mucho potencial para llevar más allá la forma en que solucionamos problemas para nuestros socios y usuarios ―señaló Philipp Kandal, gerente general de Producto en Grab―. Nos emociona asociarnos con OpenAI para ayudar acelerar la exploración y el uso de esta tecnología”.