Grab სამხრეთ-აღმოსავლეთი აზიისთვის უფრო ჭკვიან რუკებს ქმნის ხედვითი დახვეწით

Grab⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) სამხრეთ-აღმოსავლეთ აზიის წამყვანი საკვების მიწოდებისა და რიდეშერის კომპანიაა, რომელიც რვა ქვეყანაში თითქმის 42 მილიონ ყოველთვიურ მომხმარებელს ემსახურება.

პლატფორმაზე რეგისტრირებული 6 მილიონზე მეტი მძღოლი-პარტნიორით და 2023 წელს 3.5 მილიარდი წლიური ტრანზაქციით, Grab-ის გავლენა ტაქსის გამოძახებებსა და საკვების მიწოდებას სცდება. Grab თავისი მძღოლების მიერ შეგროვებულ ქუჩის დონის გამოსახულებებს გარდაქმნის კარტოგრაფიულ მონაცემებად, რომლებიც გამოიყენება GrabMaps⁠-ის გასაძლიერებლად — კარტოგრაფიული სერვისისა, რომელიც უზრუნველყოფს მათ ყველა ოპერაციას სამხრეთ-აღმოსავლეთ აზიაში. 

GPT‑4o‑ის ხედვითი დახვეწა სერვისს საშუალებას აძლევს სწორად მოახდინოს საგზაო ნიშნების ლოკალიზაცია და ზოლის გამყოფების დათვლა კარტოგრაფიული მონაცემების დასაზუსტებლად. დღეს GrabMaps არა მხოლოდ Grab-ის სერვისებს უჭერს მხარს, არამედ თავისი ლოკაციური ინტელექტის შესაძლებლობებით ბიზნესებსაც ამარაგებს.

სამხრეთ-აღმოსავლეთი აზია კარტოგრაფირებისთვის უნიკალურად რთულ გარემოს წარმოადგენს. მისი საგზაო ქსელები მოიცავს ვიწრო, ცალმხრივ ქუჩებს, რომლებიც მოტოციკლებისა და ქვეითებისთვის არის ოპტიმიზებული, სწრაფად ცვალებად ურბანულ ლანდშაფტებს და ტრადიციული რუკების მომწოდებლების შეზღუდულ დაფარვას. 

ამ დაბრკოლებების გადასალახად Grab-მა მიმართა OpenAI-ის GPT‑4o‑ს ხედვით დახვეწასთან ერთად. 

მოტოციკლის მძღოლებისა და ქვეითი პარტნიორების თავისი ქსელის გამოყენებით, რომელთაგან თითოეული 360-გრადუსიანი კამერებით იყო აღჭურვილი, GrabMaps-მა მილიონობით ქუჩის დონის გამოსახულება შეაგროვა დეტალური რუკების შესაქმნელად მოდელების გასაწვრთნელად და დასახვეწად. 

GPT‑4o‑ის ხედვითი დახვეწის შესაძლებლობებმა GrabMaps-ს სიჩქარის შეზღუდვის ნიშნების, მოხვევის შეზღუდვების, ადგილებისა და გზის გეომეტრიების უფრო ზუსტად ლოკალიზების საშუალება მისცა.

Grab-ის საწყისი ექსპერიმენტები ფოკუსირებული იყო სიჩქარის შეზღუდვის ნიშნების მათ შესაბამის გზებთან შეჯერებაზე.

გუნდმა GPT‑4o მხოლოდ 100 სანიმუშო შემთხვევის გამოყენებით დახვეწა, გააერთიანა ქუჩის დონის გამოსახულებები და რუკის ფილები, და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად სხვადასხვა ჰიპერპარამეტრის კორექტირება არაერთხელ გამოსცადა.

საწყისი 67%-იანი საბაზისო სიზუსტიდან მოდელი ორი რაუნდის დახვეწის შემდეგ 80%-მდე გაუმჯობესდა — ზრდა 13 პროცენტული პუნქტით.

მოდელმა განსაკუთრებით კარგად იმუშავა ისეთ რთულ სცენარებში, როგორიცაა ესტაკადები და ხედვის ჩამკეტი დაბრკოლებები, რომლებიც ადრე მნიშვნელოვან ხელით ჩარევას მოითხოვდა. ქუჩის გამოსახულებების რუკის ფილებთან გადამოწმებით, მოდელი კონტექსტზე მორგებულ გადაწყვეტილებებს იღებდა, ადამიანური ოპერატორების მსგავსად.

„ჩვენს მონაცემებზე GPT‑4o‑ის დახვეწამ მოგვცა საშუალება, ეფექტურად გვემუშავა რთულ გეომეტრიებთან, შეგვემცირებინა ხელით ჩარევა და ოპერაციული ხარჯები“, — ამბობს Grab-ში Geo Mapping-ის მონაცემთა მეცნიერების ხელმძღვანელი ადრიან მარჯინი.

ხედვითი დახვეწის დანერგვამ მნიშვნელოვნად გაზარდა GrabMaps-ის ეფექტიანობა და სიზუსტე:

• ზოლების რაოდენობის განსაზღვრის სიზუსტე 20%-ით გაიზარდა
• სიჩქარის შეზღუდვის ნიშნების ლოკალიზაცია 13%-ით გაუმჯობესდა
• შემცირდა ხელით რუკირების სამუშაო, რამაც შეამცირა ოპერაციული ხარჯები და გააუმჯობესა მონაცემთა ხარისხისადმი ნდობა
• გაძლიერდა რთული სცენარების, როგორიცაა ამაღლებული ნიშნები და ხედვის ჩამკეტი დაბრკოლებები, დამუშავების უნარი, რამაც რუკის შედეგებში შეცდომები შეამცირა

ეს გაუმჯობესებები Grab-ის შიდა ოპერაციებისა და კორპორატიული მომხმარებლებისთვის უფრო სანდო პლატფორმად გარდაიქმნება. ჰიპერდეტალური რუკები ახლა უკეთ ემსახურება ყოველდღიურად მილიონობით მომხმარებლისა და მძღოლი-პარტნიორის საჭიროებებს, რაც მთელი რეგიონის მასშტაბით ეკონომიკურ აქტივობას აძლიერებს.

„GrabMaps ჩვენთვის უბრალოდ ინსტრუმენტი არ არის — ის სამხრეთ-აღმოსავლეთი აზიის მიმართ ჩვენი ერთგულების ასახვაა. OpenAI-ის ხედვითმა დახვეწამ ჩვენი რუკების შექმნის პროცესი უფრო სწრაფი, ჭკვიანი და ხარჯთეფექტური გახადა“, — ამატებს მარჯინი.

Grab აგრძელებს თავისი AI შესაძლებლობების გაფართოებას, რათა პლატფორმა უფრო ხელმისაწვდომი და სწრაფად რეაგირებადი გახადოს. მხედველობადაქვეითებული და ხანდაზმული მომხმარებლებისთვის სასაუბრო, მრავალენოვანი მხარდაჭერის მქონე ხმოვანი ასისტენტი მუშავდება, რათა აპში ნავიგაცია ყველასთვის უფრო მარტივი გახდეს.

Grab ასევე ქმნის მოწინავე მხარდაჭერის ჩეტბოტს რთული შეკითხვების დასამუშავებლად. დეტალური სტანდარტული საოპერაციო პროცედურების (SOP) გაგებითა და ემპათიური, მორგებული პასუხების მიწოდებით, ჩეტბოტი მიზნად ისახავს მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესებას ეფექტიანი მასშტაბირებით.

„ჩვენ რეგიონში AI-ის დანერგვის ერთ-ერთი პიონერი ვიყავით და გვჯერა, რომ AI-ს დიდი პოტენციალი აქვს, კიდევ უფრო გარდაქმნას ის, თუ როგორ ვწყვეტთ პრობლემებს ჩვენი პარტნიორებისა და მომხმარებლებისთვის“, — ამბობს Grab-ის მთავარი პროდუქტის ოფიცერი ფილიპ კანდალი. „გვიხარია OpenAI-თან პარტნიორობა, რომელიც დაგვეხმარება ამ ტექნოლოგიის კვლევისა და გამოყენების დაჩქარებაში.“