A Niantic Pokémon Go adatokat használ fel egy mesterséges intelligencia által fejlesztett helymeghatározó modell kidolgozásához.

A Niantic a Pokémon Go képadatai alapján egy mesterséges intelligencián (MI) alapuló navigációs rendszert fejleszt, ami hatalmas lehetőségeket nyit meg az AR technológia, a robotika és az önvezető járművek számára.

Nyolc év és 10 millió kép, melyeket a Pokémon Go közössége gyűjtött össze.

A Niantic , a Pokémon Go fejlesztője által közzétett információk szerint egy nagyméretű térinformatikai modellt (LGM) fejlesztenek, amely a mobiljátékaikból, különösen a Pokémon Go-ból és a Scaniverse alkalmazásból származó képadatokat és földrajzi koordinátákat alkalmazza.

A hagyományos, internetről származó szöveges, hang- vagy videóadatokat használó mesterséges intelligencia modellektől eltérően az LGM több mint 10 millió valós helymeghatározó képből épül fel, amelyeket a felhasználók az elmúlt nyolc évben adtak hozzá. Átlagosan hetente körülbelül 1 millió új szkennelést töltenek fel a felhasználók. Ezeknek a szkenneléseknek a többsége gyalogosok szemszögéből származik, értékes adatokat szolgáltatva az autóval vagy utcai kamerákkal nem megközelíthető területeken.

A kép azt szemlélteti, hogyan használja a Niantic a különböző perspektívákból származó adatokat egy pontos 3D térbeli modell felépítéséhez.

FOTÓ: NIANTIC

Az LGM modell fejlesztési folyamata

Öt éven át a Niantic egy vizuális helymeghatározó rendszer (VPS) építésére összpontosított. Ez a rendszer lehetővé teszi a hely és az irány meghatározását egyetlen kép alapján, a felhasználó képadataiból létrehozott 3D-s térkép alapján. Ebből született meg az LGM, amely a fizikai teret geokoordinátákkal ellátott képeken keresztül dolgozza fel, hasonlóan ahhoz, ahogyan a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) feldolgozzák a szöveget és a természetes nyelvet.

A Niantic elárulta, hogy több mint 50 millió neurális hálózatot képeztek ki, amelyek mindegyike egy adott helyet vagy perspektívát képvisel. Ezek a neurális hálózatok több ezer képet tömörítenek numerikus reprezentációkká, összesen 150 billió paraméterrel. Ezen helyi hálózatok kombinálásával a Niantic arra számít, hogy az LGM képes lesz a világ bármely pontját azonosítani, még akkor is, ha a képeket korábban nem látott perspektívából készítették.

A Niantic egy példával illusztrálja az LGM erejét: „Ha egy templom mögött állsz, és a modell csak a főkaput ismeri fel, akkor nem fogja tudni, hol vagy. De az LGM-mel több ezer templom adataival rendelkezünk világszerte . Bár a templomok nem teljesen egyformák, hasonló építészeti jellemzőkkel rendelkeznek. Az LGM erre a tudásra fog támaszkodni az azonosításukhoz.”

Az LGM a jelenlegi Lightship VPS helymeghatározó rendszer továbbfejlesztése, amely lehetővé teszi a játékosok számára, hogy virtuális tárgyakat helyezzenek el valós helyeken centiméteres pontossággal. A Pokémon Go Pokémon Playgrounds funkciója ezt a képességet demonstrálja, lehetővé téve a játékosok számára, hogy Pokémonokat helyezzenek el valós helyeken, hogy mások megtalálják azokat.

A kiterjesztett valóság (AR) és a kevert valóság (MR) termékek támogatása mellett a Niantic szerint az LGM számos más területen is lehetőségeket nyit meg, például a robotikában, az automatizálásban, az önvezető járművekben, a logisztikában és a tértervezésben.

Azonban továbbra is kérdéses, hogy a Pokémon Go játékosai teljes mértékben tisztában vannak-e azzal, hogy az általuk generált adatokat a mesterséges intelligencia fejlesztésére használják fel. Bár ez szerepelhet a játék felhasználási feltételeiben, a részletek csak a közelmúltban kerültek nyilvánosságra. Az incidens vegyes reakciókat válthat ki az elkövetkező hónapokban, mivel a játékosok egyre inkább aggódnak a magánéletük és az adataik felhasználásának módja miatt.

Forrás: https://thanhnien.vn/niantic-dung-du-lieu-pokemon-go-de-phat-trien-mo-hinh-ai-dinh-vi-185241120235020012.htm