Los investigadores de CMU proponen OpenFLAME: un servicio de localización federado y descentralizado

Los mapas se utilizan ampliamente hoy en día y son útiles en numerosas aplicaciones basadas en la ubicación, incluidas la navegación, los viajes compartidos, el seguimiento del estado físico, los juegos, la robótica y la realidad aumentada. A medida que avanzan las tecnologías de localización de interiores, surge la necesidad de un servicio de mapeo federado y escalable que pueda gestionar espacios interiores y privados y al mismo tiempo superar los problemas de privacidad, escalabilidad y compatibilidad. Existe una demanda creciente de un sistema de gestión de ubicación federado y escalable que pueda extenderse a espacios privados. A medida que se expande el uso de aplicaciones basadas en la ubicación y avanzan las tecnologías de localización en interiores, las infraestructuras cartográficas centralizadas tradicionales enfrentan desafíos en términos de escala y privacidad.

Unas pocas grandes corporaciones controlan los servicios cartográficos actuales como Google Maps y Apple Maps y cubren principalmente áreas exteriores, dejando un vacío en la disponibilidad y privacidad de la localización en interiores. Dependen de datos recopilados previamente, lo que dificulta y limita su extensión a espacios privados. Estos sistemas luchan con problemas de privacidad y no se integran fácilmente con los rápidos avances en las técnicas de localización. Un equipo de investigadores del CMU ha propuesto OpenFLAME (motor de mapeo y localización federado abierto)), un servicio de localización federado y descentralizado. OpenFLAME vincula servidores que manejan la localización para regiones específicas, abriendo puertas para más aplicaciones. Utiliza el Sistema de nombres de dominio (DNS), que utilizan las computadoras para identificarse entre sí en la red. Traduce nombres de dominio legibles y comprensibles para los humanos en direcciones IP.

Llama abierta conecta dispositivos a servidores de mapas localizados y trabaja con el sistema de nombres de dominio para descubrir servidores regionales apropiados, lo que garantiza la escalabilidad. Cada servidor de mapas genera su sistema de coordenadas local, utilizando una estructura de “puntos de ruta” para ayudar a alinear mapas superpuestos y al mismo tiempo preservar la privacidad. Un estudio basado en seguimiento realizado por los mismos investigadores demostró que la localización federada entre servidores remotos es factible con latencias de consulta aceptables.

La arquitectura OpenFLAME consta de muchos pasos: en primer lugar, el dispositivo calcula la ubicación utilizando fuentes como GPS, WiFi y Bluetooth, que luego se convierte en nombres de dominio geográfico que representan regiones cuadradas. Estos dominios geográficos se utilizan para acceder a búsquedas de DNS y encontrar servidores que ofrecen servicios de mapas para el área. El dispositivo envía toda la información recopilada a estos servidores de mapas, que determinan con precisión la ubicación y la orientación del dispositivo. A continuación, el dispositivo filtra todos los resultados incorrectos y encuentra un servidor de mapas adecuado para su ubicación. La pose y los puntos de referencia del mejor servidor de mapas se envían a la aplicación. Periódicamente repite la consulta para mantener una localización precisa y cambia de servidor de mapas solo cuando es necesario.

En conclusión, OpenFLAME resuelve los desafíos de privacidad, escalabilidad e interoperabilidad en la localización de espacios interiores y privados mediante el uso de DNS para el descubrimiento de servicios y abstracciones de mapas. El enfoque actual, en gran medida centralizado, hacia la localización y el mapeo a gran escala obstaculiza el desarrollo de nuevas aplicaciones basadas en la ubicación, ¡y existe una gran necesidad de un servicio como OpenFLAME!


Mira el Papel. Todo el crédito por esta investigación va a los investigadores de este proyecto. Además, no olvides seguirnos en Gorjeo y únete a nuestro Canal de telegramas y LinkedIn Grarriba. Si te gusta nuestro trabajo, te encantará nuestro hoja informativa.. No olvides unirte a nuestro SubReddit de más de 55.000 ml.

(Próximo evento en vivo de LinkedIn) ‘Una plataforma, posibilidades multimodales’, donde el director ejecutivo de Encord, Eric Landau, y el director de ingeniería de productos, Justin Sharps, hablarán sobre cómo están reinventando el proceso de desarrollo de datos para ayudar a los equipos a construir rápidamente modelos de IA multimodales innovadores.


Nazmi Syed es pasante de consultoría en MarktechPost y está cursando una licenciatura en ciencias en el Instituto Indio de Tecnología (IIT) Kharagpur. Tiene una profunda pasión por la ciencia de datos y explora activamente las amplias aplicaciones de la inteligencia artificial en diversas industrias. Fascinada por los avances tecnológicos, Nazmi está comprometida a comprender e implementar innovaciones de vanguardia en contextos del mundo real.

Escuche nuestros últimos podcasts de IA y vídeos de investigación de IA aquí ➡️

Leer más
Back to top button