Sessione al FOSDEM 2025 tenuta da Anna Zanchetta (track Geospatial).

I bot e lo spam sono una sfida per le piattaforme online. I CAPTCHA tradizionali aiutano a bloccare i bot, ma spesso richiedono di migliorare mappe e software proprietari, esponendo al contempo le informazioni degli utenti ai fornitori di CAPTCHA di terze parti. OpenStreetMap (OSM) ha ancora molti oggetti da mappare, ma la qualità degli oggetti generati dall’intelligenza artificiale non è sufficientemente elevata per l’inclusione diretta. Introduciamo “MapTCHA”, un CAPTCHA che sfrutta l’incertezza nell’interpretazione delle immagini con la computer vision e fornisce una verifica umana per le previsioni dell’intelligenza artificiale: agli utenti viene chiesto di identificare le immagini che contengono oggetti interpretati correttamente, ad esempio i contorni di un edificio.

Separiamo i casi positivi noti, in cui sia la previsione dell’IA che OSM contengono un oggetto, da quelli sconosciuti, in cui gli oggetti sono presenti solo nella previsione. Generiamo anche i casi negativi noti dalle aree in cui gli oggetti non sono presenti né in OSM né nella previsione. Mostriamo un mix di queste immagini senza dire all’utente quali sono. Gli esseri umani vengono convalidati confermando i positivi e i negativi noti, mentre noi determiniamo la verità delle immagini sconosciute aggregando le risposte degli utenti attraverso il voto. Quando il voto indica un’elevata fiducia nell’esistenza di un oggetto, suggeriamo la posizione per la mappatura OSM.

Il nostro prototipo identifica gli edifici utilizzando immagini aeree con una risoluzione sufficiente a visualizzare singoli edifici e oggetti di medie dimensioni. Il riconoscimento delle immagini è fornito da fAIr, un sistema open-source di mappatura assistita dall’intelligenza artificiale sviluppato dal Team Humanitarian OpenStreetMap (HOT). Consente l’addestramento e la messa a punto di modelli di apprendimento automatico pre-addestrati per segmentare le impronte degli edifici.

I piani futuri prevedono l’espansione a più oggetti e tipi di immagini, l’affinamento dei modelli di intelligenza artificiale, l’integrazione di MapTCHA in vari sistemi di login e il miglioramento dell’interfaccia utente.

In questa sessione parleremo di come stiamo costruendo questa soluzione, di come potrebbe migliorare le attività di mappatura in OSM a sostegno dei progetti sul campo e di alcune sfide legate al lavoro con i dati derivati dall’intelligenza artificiale.

(traduzione dall’originale nel sito del FOSDEM linkato)