أصدرت جامعة ستانفورد مؤخرًا نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يسمى PIGEON، والذي حقق طفرة كبيرة في مجال تحديد الموقع الجغرافي للصور. وقد تغلب هذا النموذج على أفضل اللاعبين البشريين في لعبة تخمين موقع التجوّل الافتراضي العالمية، بمعدل دقة مذهل يزيد عن 90%، مما يدل على القدرات القوية للذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور ومعالجة المعلومات الجغرافية. أدى نجاح نموذج PIGEON أيضًا إلى ظهور نسخته المحسنة PIGEOTTO، والتي أدت إلى تحسين دقة وكفاءة تحديد موضع الصورة. وسيكون لنتيجة البحث هذه تأثير عميق على العديد من المجالات مثل القيادة الذاتية وأنظمة المعلومات الجغرافية.
أصدرت جامعة ستانفورد نموذج PIGEON، وتتجاوز دقة تخمين الصورة المدعومة بالذكاء الاصطناعي 90%. تغلب هذا النموذج على أفضل اللاعبين البشريين في لعبة تخمين موقع التجوّل الافتراضي العالمية. وقد ألهم هذا النجاح شركة PIGEOTTO، التي يمكنها تحديد أي موضع للصورة. يستخدم فريق البحث الوحدات الجغرافية الدلالية، وتنعيم الملصقات، والمحول البصري CLIP لتحقيق اختراقات جديدة في تحديد الموقع الجغرافي للصور.
لا يكمن نجاح نموذج PIGEON في قدراته على تحديد موضع الصورة بدقة عالية فحسب، بل أيضًا في أنه يوفر أفكارًا واتجاهات جديدة للتطوير المستقبلي لتقنية تحديد الموقع الجغرافي للصور. إن الأساليب التقنية التي اعتمدها فريق البحث تستحق أيضًا دراسة ودراسة متعمقة، ويُعتقد أنه في المستقبل القريب، سيتم استخدام PIGEON ونماذجها اللاحقة على نطاق واسع في المزيد من المجالات وستجلب المزيد من الراحة لحياة الناس.