Исследователи CMU предлагают OpenFLAME: федеративный и децентрализованный сервис локализации

Проблемы традиционных карт и решение OpenFLAME

Карты широко используются в различных приложениях, таких как навигация, совместное использование поездок, фитнес-трекинг и дополненная реальность. Однако традиционные централизованные картографические системы сталкиваются с проблемами масштабируемости и конфиденциальности, особенно в закрытых помещениях.

Проблемы существующих картографических сервисов

Большие компании, такие как Google и Apple, контролируют текущие картографические услуги, которые в основном охватывают открытые пространства. Это создает пробелы в доступности и конфиденциальности для локализации в помещениях. Существующие системы зависят от заранее собранных данных, что ограничивает их использование в частных пространствах.

Решение OpenFLAME

Исследователи из CMU предложили OpenFLAME — федеративный и децентрализованный сервис локализации. Он связывает серверы, которые обрабатывают локализацию для конкретных регионов, что открывает новые возможности для приложений. OpenFLAME использует систему доменных имен (DNS) для поиска подходящих региональных серверов, обеспечивая масштабируемость.

Как работает OpenFLAME

Устройство вычисляет свое местоположение с помощью GPS, WiFi и Bluetooth, преобразуя его в гео-доменные имена. Эти имена используются для доступа к DNS и нахождения серверов, предлагающих картографические услуги. Устройство отправляет собранную информацию на эти серверы, которые точно определяют местоположение и ориентацию устройства. Затем устройство фильтрует неверные результаты и находит подходящий картографический сервер.

Преимущества OpenFLAME

OpenFLAME решает проблемы конфиденциальности, масштабируемости и совместимости в локализации закрытых и частных пространств. Это решение позволяет развивать новые приложения на основе местоположения, что крайне важно в современном мире.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите области для автоматизации.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI). Определите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение. Существует множество вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно. Начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего развития.