Visão do GPT cria mapas hiper-detalhados na Ásia; entenda

Tudo sobre OpenAI

A Grab, empresa de entrega de alimentos e transporte compartilhado do Sudeste Asiático, está transformando seu serviço com a visão GPT-4o, criando mapas hiper-detalhados.

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A empresa atende 42 milhões de usuários em oito países e tem mais de seis milhões de motoristas parceiros registrados na plataforma. A companhia tem coletado imagens de ruas para alimentar o GrabMaps⁠, mapeamento que viabiliza todas as suas operações.

Mais recentemente, um ajuste fino do GPT permitiu localizar, com mais precisão, placas de limite de velocidade, restrições de conversão, lugares e geometrias de áreas atendidas.

A ferramenta se tornou fundamental para lidar com o ambiente desafiador único do Sudeste Asiático, com ruas estreitas de mão única, paisagens urbanas em rápida mudança e cobertura limitada de provedores de mapeamento convencionais.

Grab está usando tecnologia GPT em seu mapeamento na Ásia (Imagem: Reprodução/Google Store)

“Para atender às necessidades da região, tivemos que construir algo hiper-local e dinâmico — mapeando o Sudeste Asiático à medida que ele evolui”, disse Adrian Margin, chefe de ciência de dados para mapeamento geográfico na Grab.

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Como foi feito o ajuste do GPT?

A equipe aplicou o GPT-4o em 100 casos de amostra, combinando imagens ao nível de rua e blocos de mapa, com ajustes de hiper-parâmetros para aumentar a precisão. As imagens foram feitas por câmeras 360 graus usadas por motoristas da plataforma.

Começando com precisão de base de 67%, o modelo melhorou para 80% após duas rodadas de ajustes finos — ganho de 13 pontos percentuais. O modelo tomou decisões semelhantes às de operadores humanos em cenários complexos que antes exigiam intervenção manual, segundo comunicado da OpenAI.

Rua turística no Vietnã (Imagem: pinglabel/iStock)

“O ajuste fino do GPT-4o com nossos dados nos permitiu lidar com geometrias complexas de forma eficaz, reduzindo intervenções manuais e custos operacionais”, disse Margin.

Além disso, a implementação do ajuste fino da visão aumentou a precisão da contagem de faixas em 20% e a localização de placas de limite de velocidade foi melhorada em 13%.

O mapeamento regional do GrabMaps inclui mais de 65 milhões de endereços em Cingapura, Camboja, Vietnã, Filipinas, Indonésia, Malásia, Myanmar e Tailândia.