PoseNetを使用して、位置データを写真（イギリス、ケンブリッジ）から取得できるようになりました

スマートフォンで撮った写真にはすべてGPS座標が自動的に添付されています。これはInstagramのようなアプリが写真が位置情報サービスの助けを借りて撮影された場所を識別することを可能にします。ケンブリッジ大学で開発されている新しいプログラムであるPoseNetは、そのプロセスをリバースエンジニアリングし、ユーザーが場所や方向を特定できるシステムに写真を入力することで、自分のいる場所を特定できるようにします。人間は自然に感情とランドマークの組み合わせによってナビゲートします。 GPSがその方程式の半分を置き換える場合、PoseNetはランドマークの半分を置き換えます。

エンジニアリング研究者によって開発されたこのシステムは、写真がどこで撮られたかを知るために畳み込みニューラルネットワークに頼っています。 GPSソリューションは、オリエンテーションメタデータを提供したことがありません。

PoseNetプロジェクトのもう1つの注目すべき側面は、そのニューラルネットワークが50メガバイト未満のデータベースに依存していることです。これは、ほとんどのGPSデータベースの何千倍も小さいものです。これにより、PoseNetは驚くほど高速になります。 GPSで数秒かかるのに対し、写真の解釈と位置の確定には約5ミリ秒かかります。 PoseNetは室内でも機能します。

PoseNetの超高速化と小型データストレージの要求がシステムの世界的な拡大を願っていますが、プライバシーについても懸念があります。ほとんどのスマートフォンユーザーは、自分の行動に関するデータを自発的に収集しています（そう考えているかどうかにかかわらず）。 PoseNetはそれを不本意にする可能性があります。システムの正確さは、その主な長所と主な弱点の両方です。

PoseNetはまだ初期段階にあるので、データベースをトレーニングした12,000枚の写真が撮られたイギリスのケンブリッジの一部でしか機能しません。しかし、PoseNetが他の地域でも定着するのを目の当たりにするでしょう。これはグーグルにとって特に興味深く／気になるかもしれない。グーグルは最近それを見ることによって写真の位置を確定するように設計されたプログラムであるPlaNetを立ち上げた。現時点では、PoseNetはPlaNetのお尻を蹴ることができるように思えますが、それは時間が経つにつれて、または誰かが買収すると変わる可能性があります。

PoseNetの世界規模の拡大は避けられないことで、数年かかるかもしれません。 GPSほど普遍的に役立つことは決してないかもしれません（Amazonの真ん中で写真データを収集するのは誰だと思います）。それでも、それはスマートフォンユーザーとデータアナリストのための明確なアプリケーションを持っています。ある意味では、問題はそれらのグループのどれが最終的にそれがより役に立つと感じるかということです。