Apple マップは将来、センサーの読み取りで不正確な情報や間違いが検出された場合に人工知能を使って GPS データを調整することで、ユーザーに位置情報に関するより正確な情報を提供できるようになるかもしれない。
GPSは地理位置情報の取得に広く利用されており、特に運転中のナビゲーションに便利ですが、必ずしもその精度は十分ではありません。Appleマップなどの地図アプリは、様々な理由により、ユーザーにとって誤った位置情報を表示することがあります。
これらの問題には、木や山による GPS 信号の干渉、地下や屋内への侵入、都市の建物からの信号の反射、太陽嵐、さらにはまれに発生する無線干渉や妨害が含まれることがあります。
こうした問題は GPS だけに限定されず、Glonass、Galileo、Beidou などの他の全地球航法衛星システム (GNSS) でも同じ問題が発生する可能性があります。
米国特許商標庁が木曜日に公開した特許出願において、Appleは「機械学習を活用した衛星測位」を考案しました。簡単に言えば、これはGPSデータを機械学習モデルによって取得されたデータと比較することで分析する方法です。
基本的な考え方は、デバイスがGNSS信号に基づいて推定位置を受信し、推定位置に関連するパラメータセットを取得するというものです。そして、デバイスの推定位置に近い参照位置が提供され、補正に役立ちます。
推定されたデバイスの位置、基準位置、および一連のパラメータに基づいて機械学習モデルが生成されます。この機械学習モデルは、一定期間が経過するか、パラメータとモデルの精度が悪くなるエリアに移動するまで、将来のGPS読み取りにおけるデバイスの位置を推定するために使用されます。
GPS 信号が建物に反射してデバイスの測位が不正確になる可能性がある例。
実際には、デバイスは2つの測位データを用いてモデルを生成し、受信したGPS座標が実際の位置からどれだけずれているかを判断します。例えば、高層ビルが立ち並ぶ都市では、信号が反射する可能性があるという情報をモデルに与え、それに加え、過去の位置情報や移動経路の大まかな方向も考慮することで、誤ったデータに基づいてより正確な位置を算出します。
Appleは、モデルを他者に提供して使用・保管することを含め、2台目のデバイスの使用を考慮するための追加のクレームを盛り込んでいます。ノイズの多い測定値の集合に基づいてデータを推定するために使用できるカルマンフィルタの使用も提案されており、測定値とその後の位置情報における「ある程度の不確実性」を考慮し、位置情報が修正され、GPSデータが考慮されるか無視されるかをユーザーに通知します。
出願書類には、発明者としてベンジャミン・A・ワーナー、ブレント・M・レドヴィナ、デニス・P・ヒルゲンバーグ、アーティ・サティアナラヤナが記載されている。
Apple は毎週多数の特許を申請しているが、申請内容は Apple の研究開発チームの関心領域を示しているものの、将来の製品やサービスにその技術が追加される可能性を保証するものではない。
Appleは近年、機械学習への取り組みを積極的に強化しており、2019年にはGoogleのシニアAIサイエンティストで著名なAI専門家であるイアン・グッドフェロー氏を採用したほか、Drive.aiやLaserlikeといった企業を買収した。一般向けの機械学習の取り組みの大部分はSiri向けであり、Siriでも位置情報認識機能の改良が行われている。
2018年8月、Appleは地理言語モデルを使用してSiriの地域用語と場所の知識を向上させ、興味のある地点に基づく検索を18.7パーセント削減することを詳しく説明しました。
