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Los secretos de Google Maps: c車mo escanean el mundo y crean los mapas

El aprendizaje autom芍tico es una de las claves que Google utiliza para plasmar el mundo entero en sus mapas.

Los secretos de Google Maps: c車mo escanean el mundo y crean los mapas

Desde su estreno en 2005 hasta ahora, Google Maps ha pasado de ser una curiosidad exclusiva de PC a ser una pieza esencial del ordenador, el m車vil o la tablet. Mapas de Google y sus distintas funciones nos sirven para ver cu芍nto tardamos en llegar a un sitio a pie o en coche, que v赤a es m芍s r芍pida, la cantidad de restaurantes y la calidad de estos de una zona en espec赤fico, o incluso a aconsejar a otros usuarios igual que si estuvi谷ramos en una red social. ?C車mo lo hacen? ?C車mo ha escaneado Google el mundo entero y nos ha permitido viajar sin salir de casa?

Primer Paso: Street View y los Trekkers

El gigante de la Red ha querido compartir algunos de los secretos tras una de sus funciones estrella, una que ha permitido que viajemos de Las Vegas a Petra y que podamos visitar calles a pie de pista gracias a la funci車n Street View, que estrenada en 2007 ha proporcionado una vista 迆nica. Y este es el punto de partida: todo comienza con los Trekkers. las c芍maras de mapeo en 360 grados que Google monta en lo alto de unos coches identificados ex profeso como parte de la flota &Google Street View*, y que son los que van recorriendo las calles y terrenos del mundo registrando y mapeando todo lo que ven: edificios, se?ales de autopistas, gente por la calle, etc.

Pero hay zonas como en lo alto del Kilimanjaro o los interiores de una oficina en los que no caben lo veh赤culos, motivo por lo cual Google recurre a los colaboradores, personas que recorren estos senderos con una mochila especial equipada con un Trekker. Y lo mejor es que si te gusta viajar, puedes solicitar el pr谷stamo de una de estas mochilas en esta web y trabajar con Google para ver tu trabajo reproducido en Maps. Desde 2012, las operaciones de Street View han permitido recopilar m芍s de 170 mil millones de im芍genes de 87 pa赤ses. Gracias a los nuevos trekker equipados con sensores de mayor resoluci車n y apertura, ※hemos mejorado significativamente la calidad de las im芍genes que capturamos§.

Paso 2: Fuentes de Datos

Un mapa de Google Maps es una mezcla de tecnolog赤a, mapeado y datos. As赤, tras escanear la zona, Google a?ade datos ※de m芍s de 1,000 fuentes de terceros de todo el mundo§. Algunos, como el Servicio Geol車gico de los Estados Unidos (USGS) y el Instituto Nacional de Estad赤stica y Geograf赤a (INEGI) de M谷xico, brindan informaci車n sobre todo un pa赤s.

Otros son espec赤ficos de regiones m芍s peque?as y nos proporcionan datos de un municipio, una ONG o una promotora de viviendas. En cuanto a registrar cada nuevo cambio que sucede, ※recientemente presentamos una nueva herramienta para facilitar a los gobiernos locales la actualizaci車n y carga de datos sobre nuevas carreteras y direcciones en su 芍rea, directamente a Google MapsR".

Paso 3: Aprendizaje Autom芍tico

Con las im芍genes, recorridos y datos para contrastarlas ya recopilado, hay que generar los mapas en s赤, y para ello se recurre a la tecnolog赤a y al Aprendizaje Autom芍tico, que Google utiliza ※para aumentar la velocidad de nuestro mapeo, lo que permite a nuestro equipo automatizar los procesos manteniendo altos niveles de precisi車n§.

?C車mo se realiza mapa de un 芍rea de por ejemplo edificaciones? Anteriormente un algoritmo intentaba adivinar si parte de una imagen era un edificio o no y esto daba lugar a lo que Google denomina como ※edificios borrosos o difusos": manchas amorfas que no se ve赤an como edificios reales cuando se dibujan sobre un mapa. Esto era un problema, ya que los edificios son m芍s que simples edificios, son puntos de referencia y elementos clave que permiten a alguien saber d車nde se encuentra cuando mira un mapa.

Para solucionar esto, Google trabaja con un equipo de operaciones de datos para rastrear los contornos de los edificios de forma manual, y despu谷s utiliza esta informaci車n para ense?ar a sus algoritmos de machine learning qu谷 im芍genes se corresponden con los contornos y las formas reales de los edificios. Esta t谷cnica ha resultado ser efectiva, ※y nos ha permitido mapear solo un a?o tantos edificios como en los diez anteriores※.

Paso 4: El Feedback de la Comunidad

Una vez est芍n los mapas hechos y revisados, toca lanzarlos para que la comunidad de Google Maps pueda usarlos. Aqu赤 es donde entramos todos y todas. Y de hecho en Google valoran el feedback que los usuarios le brindan, contando con una comunidad de gu赤as locales y usuarios de Google Maps que tienen la posibilidad de corregir los mapas a trav谷s del bot車n Enviar Comentarios en Google Maps. ※Nuestro equipo revisa la informaci車n y solo se publica si se tiene la certeza de que coincide con las carreteras, las empresas o negocios y las direcciones que encontramos en el mundo real§.

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