Ahora hemos mapeado el 35% de la red vial global. Aquí están nuestros 6 principios para el mapeo que seguimos internamente al construir @Hivemapper. 1.   Atención radical al detalle 2.   Precisión de datos… a gran escala 3.   Llevar la inteligencia al borde 4.   Máquinas > Humanos 5.   El consenso probabilístico siempre supera a las reglas basadas 6.   Comenzar con una base escalable y un enfoque estrecho (y, por supuesto, el mapeo pasivo es la única forma) Algunas notas adicionales sobre algunos de estos. Los datos a gran escala son implacables El 92% de precisión suena bien, hasta que estás mapeando 10M de objetos únicos. Eso son 800K características incorrectas. Con un 95%, aún son 500K errores. Necesitas más del 98% de precisión para construir un gran mapa. Llevar la inteligencia al borde Si no lo haces, te arruinarás. Es así de simple. Hay otras buenas razones para esto, pero esa es la razón principal. El consenso probabilístico siempre supera a las reglas basadas "Si X entonces Y" falla en el mundo real. Cada regla tiene mil excepciones. El mundo es demasiado caótico para árboles de lógica manual. AI > humanos para QA Los humanos se aburren. Se pierden cosas. Gestionarlos añade costos. AI es más rápido, más consistente y mejora a diario. Base escalable > llamativa Comienza con un producto estrecho y que parece aburrido; si la base escala, ganarás. El verdadero apalancamiento proviene de sistemas que aprenden y mejoran con el uso. Un enorme agradecimiento a toda la comunidad de Hivemapper. Aún queda mucho trabajo por hacer, pero el núcleo está funcionando.