Niantic は Pokémon Go のデータを活用して AI 位置情報モデルを開発しています。

ポケモンゴーコミュニティから 8 年間にわたって投稿された 1,000 万枚の画像。

Pokémon Goの開発元であるNianticが発表した情報によると、同社はモバイルゲーム、特にPokémon Goと Scaniverse アプリの画像データと地理座標を適用する Large Geospatial Model (LGM) を開発しているとのこと。

インターネット上のテキスト、音声、動画データを利用する従来のAIモデルとは異なり、LGMは過去8年間にユーザーから提供された1,000万枚以上の実世界の位置情報画像から構築されています。平均して毎週約100万枚の新しいスキャン画像がユーザーからアップロードされています。これらのスキャン画像のほとんどは歩行者の視点から撮影されており、車や街頭カメラではアクセスできないエリアの貴重なデータを提供します。

Niantic dùng dữ liệu Pokémon Go để phát triển mô hình AI định vị- Ảnh 1. — この画像は、Niantic がさまざまな視点からのデータを活用して正確な 3D 空間モデルを構築する方法を示しています。

LGMモデル開発プロセス

Nianticは5年間、ビジュアルポジショニングシステム（VPS）の構築に注力してきました。このシステムは、ユーザーの画像データから作成された3Dマップに基づき、1枚の画像から位置と方向を特定することができます。そこから、大規模言語モデル（LLM）がテキストや自然言語を処理するのと同様に、地理座標を持つ画像を通して物理空間を処理するLGMが生まれました。

Nianticは、それぞれが特定の場所や視点を表す5000万以上のニューラルネットワークを学習させたことを明らかにしました。これらのニューラルネットワークは、数千枚の画像を数値表現に圧縮し、合計150兆個のパラメータを生成しています。これらのローカルネットワークを組み合わせることで、NianticはLGMが世界中のあらゆる場所を、たとえ画像がこれまで見たことのない視点から撮影されたものであっても、識別できるようになると期待しています。

NianticはLGMの威力を例で説明しています。「教会の後ろに立っていて、モデルが正門しか認識できない場合、モデルはあなたの位置を把握できません。しかし、LGMには世界中の何千もの教会のデータが蓄積されています。教会はどれも全く同じではありませんが、似たような建築的特徴を共有しています。LGMはその知識を活用して教会を識別します。」

LGMは、現在のLightship VPS測位システムの進化版であり、プレイヤーは仮想アイテムをセンチメートルレベルの精度で現実世界の空間に配置することができます。Pokémon GOの「ポケモンプレイグラウンド」機能はこの機能を実証しており、プレイヤーはポケモンを現実世界の場所に配置して、他のプレイヤーが見つけられるようにすることができます。

Niantic によれば、LGM は拡張現実 (AR) や複合現実 (MR) 製品のサポートに加えて、ロボット工学、自動化、自律走行車、物流、宇宙計画など他の多くの分野でも可能性を広げるという。

しかし、ポケモンGOのプレイヤーが、自分が生成したデータがAI開発に利用されていることを十分に認識しているかどうかは依然として疑問です。この点はゲームの利用規約で言及されているかもしれませんが、詳細はつい最近になって公表されました。プレイヤーのプライバシーとデータの使用方法に対する懸念が高まる中、この事件は今後数ヶ月の間に様々な反応を引き起こす可能性があります。

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