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<\/p>\nEl legado oculto de Pok\u00e9mon GO: Mapas 3D con IA<\/p>\n
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\u00bfAlguna 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 pregunt\u00e9: \u00bfqu\u00e9 tan bien pueden desempe\u00f1arse realmente estos sistemas de navegaci\u00f3n?<\/p>\n
Al investigar, me sorprendi\u00f3 descubrir a un salvador inesperado que ayuda a estos robots a encontrar su camino: el juego de realidad aumentada Pok\u00e9mon GO, al que dedicamos a\u00f1os jugando mientras recorr\u00edamos las calles con nuestros tel\u00e9fonos inteligentes. Analic\u00e9 m\u00e1s de cerca c\u00f3mo las fotos de las calles que tom\u00e9 alguna vez sin darle mucha importancia se transformaron en mapas 3D para robots e IA, y c\u00f3mo mi propia forma de jugar desempe\u00f1\u00f3 un papel fundamental en el proceso.<\/p>\n
Uno de los obst\u00e1culos f\u00edsicos a los que se enfrentan la conducci\u00f3n aut\u00f3noma y los robots de reparto es la localizaci\u00f3n en entornos urbanos. En \u00e1reas densamente pobladas con edificios altos, las se\u00f1ales de GPS rebotan en las estructuras, lo que provoca una interferencia significativa. Si un robot tiene un error de posicionamiento de varios metros o m\u00e1s, termina deteni\u00e9ndose en el lugar equivocado en lugar de en la puerta del cliente.<\/p>\n
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El logotipo de Niantic que aparece al iniciar Pok\u00e9mon GO<\/p>\n
Coco Robotics, que opera m\u00e1s de 1,000 robots de reparto en Estados Unidos y Europa, se asoci\u00f3 con Niantic Spatial para resolver este problema. Niantic Spatial es una empresa de IA espacial recientemente escindida del desarrollador de Pok\u00e9mon GO. Su activo principal es una biblioteca de colaboraci\u00f3n abierta de 30 mil millones de im\u00e1genes, capturadas por usuarios en m\u00e1s de un mill\u00f3n de ubicaciones en todo el mundo durante la \u00faltima d\u00e9cada.<\/p>\n
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Mis Pok\u00e9mon, ordenados por PC tras iniciar sesi\u00f3n<\/p>\n
Si recuerdas, alrededor de 2016, las calles estaban llenas de gente caminando con sus tel\u00e9fonos inteligentes. Recuerdo v\u00edvidamente haber deambulado por mi vecindario tratando de atrapar monstruos raros. En ese momento, ubicaciones clave como gimnasios y Pok\u00e9paradas se colocaban en puntos de referencia del mundo real, letreros de tiendas e intersecciones dentro del juego.<\/p>\n
Para completar misiones en el juego y ganar recompensas, los usuarios estaban m\u00e1s que felices de escanear su entorno con sus c\u00e1maras. Nuestro h\u00e1bito de apuntar con nuestros lentes a los edificios, incluso en d\u00edas lluviosos o de noche, era en realidad el proceso de recopilar datos espaciales de alta calidad.<\/p>\n
Durante la \u00faltima d\u00e9cada, 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 pasi\u00f3n de los usuarios por querer atrapar personajes virtuales haya creado el conjunto de datos de callejones m\u00e1s grande y denso del planeta.<\/p>\n
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Un gimnasio de incursi\u00f3n de \u00e9lite cerca de mi casa<\/p>\n
Para superar los puntos ciegos de las se\u00f1ales de sat\u00e9lite, se introdujo el \u00abPosicionamiento Visual\u00bb. 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 im\u00e1genes que ayudamos a acumular.<\/p>\n
La gran cantidad de datos, que incluye varias variables ambientales como la hora del d\u00eda y el clima, ha mejorado la precisi\u00f3n del VPS. Gracias a innumerables personas que tomaron fotos repetidamente en diferentes condiciones, los robots ahora pueden corregir su ubicaci\u00f3n con precisi\u00f3n centim\u00e9trica incluso en entornos muy desconocidos. El acto de los usuarios de escanear las calles con sus tel\u00e9fonos inteligentes para batallas y recompensas cre\u00f3 efectivamente mapas 3D precisos para los robots.<\/p>\n
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Tras haber acumulado estos datos masivos, Niantic incluso ha establecido un equipo de modelado espacial dedicado para proporcionar una infraestructura t\u00e9cnica para la industria de la IA. Han creado un mapa 3D para m\u00e1quinas, construido no desde la perspectiva de mapas planos centrados en autom\u00f3viles, sino espec\u00edficamente desde el punto de vista de los peatones y al nivel de la acera.<\/p>\n
Ahora, la nueva informaci\u00f3n visual recopilada por dispositivos aut\u00f3nomos que recorren las calles se refleja en el sistema central en tiempo real. Ver un ciclo de retroalimentaci\u00f3n 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 tecnol\u00f3gico se sienta realmente intenso.<\/p>\n
Es fascinante que el tiempo que pasamos apuntando con nuestros lentes para atrapar Pok\u00e9mon se haya convertido en una infraestructura masiva para la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. Los pasos de millones de personas que recorren callejones en busca de monstruos raros se han convertido, en efecto, en una gu\u00eda que ayuda a las m\u00e1quinas a percibir la realidad f\u00edsica. Al ver esas Pok\u00e9bolas que lanc\u00e9 por diversi\u00f3n convertirse en un activo que impulsa la industria de la rob\u00f3tica, estoy muy emocionado de ver qu\u00e9 otras actividades cotidianas se convertir\u00e1n en la base de la innovaci\u00f3n futura.<\/p>\n
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