Facebook × MIT。マシンラーニングで全世界に「住所」を作ろう

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Image: Spencer Platt/Gettyimages

住所を作るとは、さて?

Facebookとマサチューセッツ工科大のMedia Labが、マシンラーニングを使って「住所」を作るシステムを開発しています。

住所というシステムは完璧ではない


住所なんて、わざわざFacebookに作ってもらわなくてもすでにあるけど?と考えるのは、ある程度大きな街に住む人たちの話。先月、公開された論文(FacebookのIlke Demir氏とMITのRamesh Raskar氏の共著)によれば、地球上の半分以上の道には認知された住所システムがないのです。その結果、アメリカの田舎に住む多くの人は、システムに沿った住所が割り振られることなく、私書箱を利用しているのが現状。郵便番号の研究を行なうWorldVuのMerry Law氏は、この研究に高評価。「経済がグローバル化し、より多くの人が配達によって品物を手にしていく中、教会近くの赤い屋根の家ではやっていけません。より正確な住所が必要なのです」

マシンラーニングで住所を生成


マシンラーニングでどうやって住所を作るのでしょう。Demir氏とRaskar氏は、ディープラーニング・アルゴリズムに衛星画像を読ませ、それぞれの道をピクセルとしてネットワークに取り込みました。相互接続性、密度からアルゴリズムが都市の中心部や周辺地域をわりだし、地域、道、住所ユニットごとに組み分けしていきます。結果、住所を持たない人たちの80%=32億人に、自動で住所を精製することに成功。残り20%は、マニュアル作業で行なう必要があります。

今回のプロジェクト以外にも、住所生成システムはあり、例えばwhat3wordsが手がける3単語の組み合わせで住所を作る方法が、モンゴルやトルコで採用されています。ただし、この方法だと、実際のエリアや道路など周辺状況を加味した住所ではなくなってしまうのがネック。FacebookとMITのプロジェクトはこれを指摘して、家の近くの道路名などと関係した住所の方が意味があり、住人も親しみが持てると自身のアルゴリズムをアピールしています。

このシステムで作られた住所は「715D.NE127.Dhule.MhIn」みたいな感じ。これだけ見たらハテナ?ですが、東西南北や道路名が含まれています。確かに、自分の住所が「ポテト・椅子・テレビ」だったら、それこそ何のことやらって感じですもんね。

ちなみに、なぜFacebookが住所システムの開発を行なっているかは不明。米GizmodoがFacebookに質問文を送付しましたが、回答は得られませんでした。

Source: MIT Technology Review

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