El legado oculto de Pokémon GO: Mapas 3D con IA
¿Alguna vez has visto a un robot entregando pizzas en medio de una ciudad concurrida? Hace poco vi un video de un robot de reparto navegando por un bosque de rascacielos y me pregunté: ¿qué tan bien pueden desempeñarse realmente estos sistemas de navegación?
Al investigar, me sorprendió descubrir a un salvador inesperado que ayuda a estos robots a encontrar su camino: el juego de realidad aumentada Pokémon GO, al que dedicamos años jugando mientras recorríamos las calles con nuestros teléfonos inteligentes. Analicé más de cerca cómo las fotos de las calles que tomé alguna vez sin darle mucha importancia se transformaron en mapas 3D para robots e IA, y cómo mi propia forma de jugar desempeñó un papel fundamental en el proceso.
¿Robots perdidos en la ciudad?
Uno de los obstáculos físicos a los que se enfrentan la conducción autónoma y los robots de reparto es la localización en entornos urbanos. En áreas densamente pobladas con edificios altos, las señales de GPS rebotan en las estructuras, lo que provoca una interferencia significativa. Si un robot tiene un error de posicionamiento de varios metros o más, termina deteniéndose en el lugar equivocado en lugar de en la puerta del cliente.
¿Cómo se utilizó la información de Pokémon GO?
El logotipo de Niantic que aparece al iniciar Pokémon GO
Coco Robotics, que opera más de 1,000 robots de reparto en Estados Unidos y Europa, se asoció con Niantic Spatial para resolver este problema. Niantic Spatial es una empresa de IA espacial recientemente escindida del desarrollador de Pokémon GO. Su activo principal es una biblioteca de colaboración abierta de 30 mil millones de imágenes, capturadas por usuarios en más de un millón de ubicaciones en todo el mundo durante la última década.
Mis Pokémon, ordenados por PC tras iniciar sesión
Si recuerdas, alrededor de 2016, las calles estaban llenas de gente caminando con sus teléfonos inteligentes. Recuerdo vívidamente haber deambulado por mi vecindario tratando de atrapar monstruos raros. En ese momento, ubicaciones clave como gimnasios y Poképaradas se colocaban en puntos de referencia del mundo real, letreros de tiendas e intersecciones dentro del juego.
Para completar misiones en el juego y ganar recompensas, los usuarios estaban más que felices de escanear su entorno con sus cámaras. Nuestro hábito de apuntar con nuestros lentes a los edificios, incluso en días lluviosos o de noche, era en realidad el proceso de recopilar datos espaciales de alta calidad.
Durante la última década, eso se ha acumulado en la asombrosa cifra de 30 mil millones de fotos de campo de todo el mundo. Es realmente notable que la pasión de los usuarios por querer atrapar personajes virtuales haya creado el conjunto de datos de callejones más grande y denso del planeta.
¿Cómo funciona el posicionamiento visual de Pokémon GO?
Un gimnasio de incursión de élite cerca de mi casa
Para superar los puntos ciegos de las señales de satélite, se introdujo el «Posicionamiento Visual». El lente de un dispositivo captura el exterior de los edificios cercanos o las estructuras viales en tiempo real y los compara con los 30 mil millones de imágenes que ayudamos a acumular.
- VPS (Sistema de Posicionamiento Visual): Una tecnología donde la cámara de un robot reconoce los contornos de los edificios, letreros y estructuras circundantes, y los compara con datos de imágenes 3D previamente aprendidos.
- Minimización de errores: Reduce los errores de GPS al nivel de centímetros, lo que permite al robot determinar con precisión su ubicación y orientación exactas.
La gran cantidad de datos, que incluye varias variables ambientales como la hora del día y el clima, ha mejorado la precisión del VPS. Gracias a innumerables personas que tomaron fotos repetidamente en diferentes condiciones, los robots ahora pueden corregir su ubicación con precisión centimétrica incluso en entornos muy desconocidos. El acto de los usuarios de escanear las calles con sus teléfonos inteligentes para batallas y recompensas creó efectivamente mapas 3D precisos para los robots.
¿Mapas 3D creados por usuarios de Pokémon GO?
Tras haber acumulado estos datos masivos, Niantic incluso ha establecido un equipo de modelado espacial dedicado para proporcionar una infraestructura técnica para la industria de la IA. Han creado un mapa 3D para máquinas, construido no desde la perspectiva de mapas planos centrados en automóviles, sino específicamente desde el punto de vista de los peatones y al nivel de la acera.
Ahora, la nueva información visual recopilada por dispositivos autónomos que recorren las calles se refleja en el sistema central en tiempo real. Ver un ciclo de retroalimentación donde las condiciones reales de las carreteras y los cambios en los edificios se actualizan en el mundo digital sin demora hace que el ritmo del avance tecnológico se sienta realmente intenso.
Es fascinante que el tiempo que pasamos apuntando con nuestros lentes para atrapar Pokémon se haya convertido en una infraestructura masiva para la conducción autónoma. Los pasos de millones de personas que recorren callejones en busca de monstruos raros se han convertido, en efecto, en una guía que ayuda a las máquinas a percibir la realidad física. Al ver esas Pokébolas que lancé por diversión convertirse en un activo que impulsa la industria de la robótica, estoy muy emocionado de ver qué otras actividades cotidianas se convertirán en la base de la innovación futura.
🔗 Original Post :
포켓몬고가 쏘아올린 작은 볼, 길 잃은 배달 로봇 구한 AI 3D 지도로!
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