“Pokémon Go” a fost un plan de exploatare a datelor tale pentru a accelera dezvoltarea unui competitor cu inteligență artificială la Google Maps.
Niantic dezvoltă un sistem de navigare bazat pe IA folosind fotografii din lumea reală din joc.
Niantic, compania-mamă privată a aplicației Pokémon Go, a introdus aplicația de realitate augmentată publicului larg în iulie 2016. Jocul a fost instalat pe mai mult de un miliard de telefoane până în 2019. Este probabil să fi întâlnit deja jocul; cu toate acestea, în cazul în care nu ai făcut-o, jucătorii sunt obligați să viziteze locații fizice pentru a găsi noi Pokemon și pentru a se angaja în lupte cu alți utilizatori. Compania a reușit să obțină imagini și scanări ale unor locații pe care nici măcar Google nu le are imagini din street view prin plasarea strategică a PokéStops și Pokémon Gyms.
Modelul mai detaliat al străzilor, a trotuarelor, a parcurilor și a afacerilor este realizat prin utilizarea indivizilor care colindă cu telefoanele lor în locul vehiculelor cu camere montate pe acoperiș.
“Niantic s-a concentrat pe dezvoltarea sistemului nostru de poziționare vizuală în ultimii cinci ani. Acest sistem utilizează o singură imagine de pe un telefon pentru a determina poziția și orientarea sa folosind o hartă 3D generată de indivizii care scanează locații interesante în jocurile noastre și în Scaniverse.”
Niantic a dezvoltat scanări detaliate ale peste 10 milioane de locații din întreaga lume, iar utilizatorii obțin aproximativ un milion de scanări noi individuale în fiecare săptămână. Compania folosește aceste sute de milioane de imagini pentru a antrena “mai mult de 50 de milioane de rețele neurale”, care comprimă mii de imagini cartografiate în reconstituiri digitale ale spațiilor fizice reale din lumea reală.
“Gândiți-vă că stați în spatele unei biserici”, continuă postarea pe blog. “Modelul local care este cel mai apropiat de dvs. a observat doar intrarea din față a bisericii respective; în consecință, acesta nu vă va putea oferi locația dvs.” Cu toate acestea, la nivel global, am observat că modelele locale au captat mii de congregații din întreaga lume. Deși fiecare biserică este unică, numeroase biserici prezintă caracteristici similare. Această cunoaștere distribuită este accesată de un model geospatial substanțial.
Care este scopul efectuării tuturor acestor scanări? Niantic propune că tehnologia are potențialul de a îmbunătăți sistemele autonome, navigația și produsele de realitate augmentată. În trecut, aplicația a fost folosită pentru a determina căile optime de mers pe jos între două locații și pentru a învăța rutinele utilizatorilor săi. Prin urmare, aceasta reprezintă o evoluție semnificativă.
