很多駕駛員都需要依靠GPS導航才能行駛至正確的位置，不過，GPS提供的位置信息卻不壹定是準確的，因此，蘋果公司申請了校正GPS數據的專利。
蓋世汽車訊?雖然GPS（全球定位系統）是壹種廣泛用於地理定位的技術，在人類駕駛時能夠發揮導航作用，但是卻不壹定壹直很精確。蘋果地圖（Apple?Maps）等地圖應用程序，由於各種不同的原因，有時會為用戶顯示錯誤的位置。
此類原因包括樹木或山導致GPS信號受幹擾、進入地下或室內、城市建築物反射信號、太陽風暴、甚至是極其罕見的情況，如無線電幹擾或屏蔽。不過，此種問題不僅GPS會遇到，其他全球導航衛星系統（GNSS）如格洛納斯（俄羅斯衛星導航系統）、伽利略定位系統（Galileo）、北鬥衛星導航系統（Beidou）等也會遇到。
據外媒報道，當地時間2月13日，美國專利商標局公布了蘋果公司的壹項專利申請，名為“機器學習輔助衛星定位”（Machine?learning-assisted?satellite-based?positioning）。簡而言之，就是壹種通過將GPS數據與機器學習模型獲得的數據進行比較，從而分析GPS數據的方法。
該專利的想法是，該設備會根據GNSS信號接收到估計位置信息，然後獲取壹組與估計位置有關的壹組參數。然後再提供壹個與設備估計位置比較近的參考位置，以幫助校正。
根據設備的估計位置、參考位置以及壹組參數，可以生成壹個機器學習模型。隨後，該機器學習模型可用於估計設備的具體位置，以備將來讀取GPS的數字，直到壹段時間過去，或者設備被移到參數和模型都不準確的地方。
實際上，該設備會利用兩組定位數據生成模型，以確定其接收的GPS坐標與實際位置之間的距離。例如，在壹個高樓林立的城市中，該模型能夠接收到信號被反射的消息，並結合考慮之前的位置讀數和交通的大致方向，根據錯誤的數據得出更準確的位置信息。
此外，蘋果還附加了壹項，要求將第二款設備的使用情況考慮在內，包括提供給他人使用存儲的模型。蘋果還建議使用卡爾曼濾波器（Kalman?filter）基於噪聲測量合集，來估計數據，以及為測量和後續定位將“大量的不確定性”考慮在內，提醒用戶位置已更改，讓用戶再三考慮或忽略GPS數據。
近年來，蘋果壹直熱衷於加大其在機器學習方面的努力，2019年還聘請了資深的谷歌AI科學家兼AI專家?Ian?Goodfellow，並收購了Drive.ai和Laserlike等公司。蘋果大量面向公眾的ML（機器學習）產品配備了Siri，從而改進了壹些位置感知功能。
2018年8月，蘋果詳細介紹使用地理語言模型以增加Siri對當地術語和位置的知識儲備，幫助將基於興趣點的搜索減少了18.7%。（文中圖片均來自appleinsider.com）
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