8 ans et 10 millions d'images fournies par la communauté Pokémon Go
Selon les informations publiées par Niantic, le développeur du jeu Pokémon Go, ils développent un modèle géospatial à grande échelle (LGM), en appliquant des données d'images et des coordonnées géographiques de leurs jeux mobiles, notamment Pokémon Go et l'application Scaniverse.
Contrairement aux modèles d'IA classiques qui utilisent des données textuelles, audio ou vidéo provenant d'Internet, LGM est construit à partir de plus de 10 millions d'images géolocalisées réelles, fournies par les utilisateurs au cours des huit dernières années. En moyenne, environ un million de nouveaux scans sont téléchargés chaque semaine. La plupart de ces scans sont effectués du point de vue des piétons, fournissant ainsi des données précieuses dans des zones inaccessibles aux voitures ou aux caméras de surveillance.
Illustration de la manière dont Niantic utilise des données provenant de différentes perspectives pour construire des modèles 3D précis de l'espace
processus de développement du modèle LGM
Depuis cinq ans, Niantic se concentre sur le développement d'un système de positionnement visuel (VPS). Ce système permet de déterminer la position et la direction à partir d'une seule image, grâce à des cartes 3D créées à partir des données d'images de l'utilisateur. C'est dans cette optique que LGM a été conçu, comme une évolution possible, traitant l'espace physique à travers des images géoréférencées, à l'instar des grands modèles de langage (LLM) qui traitent le texte et le langage naturel.
Niantic a révélé avoir entraîné plus de 50 millions de réseaux neuronaux, chacun représentant un lieu ou une perspective spécifique. Ces réseaux ont compressé des milliers d'images en représentations numériques, totalisant 150 000 milliards de paramètres. En combinant ces réseaux locaux, Niantic espère que LGM sera capable de reconnaître n'importe quel lieu dans le monde , même si l'image a été prise sous des angles inédits.
Niantic illustre la puissance de LGM par un exemple : « Si vous vous trouvez derrière une église et que le modèle ne reconnaît que la porte d’entrée, il ne saura pas où vous êtes. Grâce à LGM, nous disposons de données provenant de milliers d’églises à travers le monde. Bien que toutes les églises ne soient pas identiques, elles partagent des caractéristiques architecturales similaires. LGM utilisera ces informations pour vous reconnaître. »
LGM est une évolution du système de positionnement VPS Lightship actuel, qui permet aux joueurs de placer des objets virtuels dans l'espace réel avec une précision centimétrique. La fonctionnalité Terrains de jeu Pokémon de Pokémon Go a démontré cette capacité, permettant de placer des Pokémon dans des lieux réels pour que d'autres joueurs puissent les trouver.
En plus de prendre en charge les produits de réalité augmentée (RA) et de réalité mixte (RM), Niantic a déclaré que LGM ouvre également des possibilités dans de nombreux autres domaines tels que la robotique, l'automatisation, les véhicules autonomes, la logistique et la planification spatiale.
La question est de savoir si les joueurs de Pokémon Go sont pleinement conscients que les données qu'ils génèrent servent au développement de l'IA. Bien que cela soit mentionné dans les conditions d'utilisation du jeu, les détails n'ont été rendus publics que récemment. Cet incident pourrait susciter une vive réaction dans les mois à venir, les joueurs étant de plus en plus préoccupés par le respect de leur vie privée et l'utilisation de leurs données.
Source : https://thanhnien.vn/niantic-dung-du-lieu-pokemon-go-de-phat-trien-mo-hinh-ai-dinh-vi-185241120235020012.htm
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