Využití cest předem vygenerovaných umělou inteligencí pro dobrovolnické mapování

Bc. Jan Tomšů

Master's thesis

Use of roads generated in advance by artificial intelligence for volunteer mapping

Abstract:

Tato diplomová práce se zabývá využitím cest předem vygenerovaných umělou inteligencí pro účely dobrovolnického mapování. Jejím hlavním cílem bylo ověřit použitelnost a spolehlivost cest předem vygenerovaných umělou inteligencí. V úvodu práce byly definovány základní pojmy v oblasti umělé inteligence. Následně byly vyhledány projekty zabývající se tvorbou dat za využití umělé inteligence. V dalším kroku byly vyhledány studie měřící efektivitu mapování cest. Využití cest, předem vygenerovaných umělou inteligencí, bylo ověřeno provedením několika experimentů, během kterých 33 účastníků mapovalo nejprve v iD editoru, a poté v editoru RapiD. Experimentů se zúčastnili účastníci různých zkušenostních úrovní, díky čemu bylo možné analyzovat, zda s cestami vytvořenými umělou inteligencí lépe pracovali méně zkušení či pokročilí účastníci. Výsledky experimentů byly nejprve podrobeny manuální validaci, byly zjištěny celkové délky zmapovaných cest a počty chyb v iD editoru a v editoru RapiD. Dále byla vytvořena objektivní kontrola cest vytvořených umělou inteligencí, která byla založena na analýze překryvů. Experimenty byly také analyzovány v průběhu času, kdy bylo snahou odhalit chování účastníků během mapování. Nakonec byly vyhodnoceny dotazníky, které účastníci vyplňovali. Bylo zjištěno, že účastníci různých zkušenostních úrovní mapovali velmi podobně a mezi jejich výsledky nebyl statisticky významný rozdíl. Statisticky významný rozdíl byl odhalen mezi počtem chyb vzniklých při mapování v editorech iD a RapiD. Z dotazníkového šetření vyplynulo, že pro účastníky bylo mapování v editoru RapiD poměrně složité. Do budoucna se využití cest, předem vygenerovaných umělou inteligencí, jeví jako slibné, ale než k tomu dojde, bude nutné vyřešit především vysokou chybovost, kterou s sebou jejich využití nese.

Abstract:

This diploma thesis deals with the use of roads pre-generated by artificial intelligence for the purpose of volunteer mapping. Its main objective was to verify the usability and reliability of the roads pre-generated by artificial intelligence. In the beginning of the thesis, the basic concepts in the field of artificial intelligence were defined. Subsequently, projects dealing with data generation using artificial intelligence were researched. In the next step, studies measuring the effectiveness of road mapping were searched. The use of paths, pre-generated by artificial intelligence, was verified by conducting several experiments in which 33 participants mapped first in the iD editor, and then in the RapiD editor. The experiments involved participants of different experience levels, which made it possible to analyze whether less experienced or advanced participants worked better with the roads generated by artificial intelligence. The results of the experiments were first subjected to manual validation, the total lengths of the mapped roads and the number of errors in the iD editor and in the RapiD editor were identified. Next, an objective check of the artificial intelligence-generated roads was made based on an overlay analysis. The experiments were also analyzed over time in an attempt to reveal the behavior of the participants during the mapping process. Finally, the questionnaires that the participants completed were evaluated. It was found that participants of different experience levels mapped very similarly and there was no statistically significant difference between their results. A statistically significant difference was found between the number of errors produced during mapping in the iD and RapiD editors. The questionnaire survey revealed that participants found mapping in the RapiD editor quite difficult. In the future, the use of paths, pre-generated by artificial intelligence, seems promising, but before this can happen, the high error rate that their use carries with it will have to be resolved first of all.

Keywords

Umělá inteligence, strojové učení, cesty, iD, RapiD, dobrovolnické mapování, Meta, Microsoft, HOT, zkušenostní úroveň, Artifical intelligence, machine learning, roads, volunteer mapping, experience level

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 11. 5. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 7. 6. 2023
• Supervisor: Mgr. Radim Štampach, Ph.D.
• Reader: RNDr. Jakub Trojan, MSc

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Cartography and geoinformatics / Cartography and geoinformatics