ERICSON HERNANDEZ: And I'm Ericson.

Ericson Hernandez： 我是 Ericson

ALEJANDRA VASQUEZ: And we're using

Alejandra Vasquez： 我們運用機器學習技術

machine learning to find potholes

Alejandra Vasquez： 我們運用機器學習技術

on the streets of Los Angeles.

找出洛杉磯街道上的坑洞

ERICSON HERNANDEZ: LA has over 7,400 miles

Ericson Hernandez： 洛杉磯道路和高速公路的總長度

of roads and freeways.

超過 11,900 公里

ALEJANDRA VASQUEZ: That's a lot of roads

Alejandra Vasquez： 路多到數不勝數

and a lot of potholes to fix.

因此也有很多坑洞需要修補

ERICSON HERNANDEZ: Right now, construction workers

Ericson Hernandez： 目前，維修人員必須親自檢查道路

have to manually inspect roads for dangerous potholes

看看是否有危險的坑洞和裂縫

and cracks or rely on people calling in tips,

不然就得仰賴民眾回報相關問題

which takes a lot of time.

不論是哪一種做法都相當耗時

ALEJANDRA VASQUEZ: While studying at LMU,

Alejandra Vasquez： 在 LMU 就讀期間

we started to see if we could figure out

我們開始著手研究

a faster way to identify potholes throughout the city.

希望能有更便捷的方法 快速找出市內道路坑洞

ERICSON HERNANDEZ: First, we needed data.

Ericson Hernandez： 首先，我們需要收集資料

So we rigged a camera to a car, and we drove around

因此我們在車上加裝了攝影機 然後開車前往市內各處

to capture footage of different roads and freeways.

錄下不同道路和高速公路的樣貌

ALEJANDRA VASQUEZ: Then we used TensorFlow,

Alejandra Vasquez： 接著，我們運用 TensorFlow

Google's open-source machine learning tool,

這是 Google 的機器學習工具

to develop a model that could quickly identify potholes, road

打造出可快速辨識坑洞、道路裂縫

cracks, and other weird stuff with a high rate of accuracy,

以及其他路面問題的模型 辨識準確率也相當高

which means workers can spend less time finding potholes

因此，維修人員不必再費時尋找坑洞

and more time fixing them.

也就有更多時間進行修補工程