ポケモンGOコミュニティが8年間で投稿した1000万枚の画像
ゲーム「Pokémon Go」の開発元であるNianticが公開した情報によると、同社はモバイルゲーム、特に「Pokémon Go」と「Scaniverse」アプリケーションから画像データと地理座標を適用した大規模地理空間モデル（LGM）を開発している。
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 がさまざまな視点からのデータを活用して、正確な宇宙の 3D モデルを構築する方法を示した図
写真：ナイアンティック
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）の開発に取り組んできました。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、地理タグ付き画像を通じて物理空間を処理するLGMという新たな技術が生まれました。
Niantic社によると、同社は5000万以上のニューラルネットワークを学習させており、それぞれが特定の場所や視点を表現しているという。これらのニューラルネットワークは、合計150兆個のパラメータを持つ数千枚の画像をデジタル表現に圧縮する。Niantic社は、これらのローカルネットワークを組み合わせることで、LGMが世界中のあらゆる場所を、たとえこれまで見たことのない角度から撮影された画像であっても認識できるようになると期待している。
NianticはLGMの威力を例を挙げて説明しています。「教会の後ろに立っていて、モデルが正面玄関しか認識できなかった場合、モデルはあなたの位置を把握できません。しかしLGMでは、世界中の何千もの教会のデータを保有しています。教会はそれぞれ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あなたを認識します。」
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単位の精度で現実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、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しました。
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、問題は、ポケモンGOプレイヤーが、自分が生成するデータがAI開発に利用されていることを十分認識しているかどうかだ。ゲームの利用規約には記載されているかもしれないが、詳細はつい最近になって公表されたばかりだ。プレイヤーがプライバシーとデータの使用方法についてますます懸念を抱くようになるにつれ、この事件は今後数ヶ月で反発を招く可能性がある。
出典: https://thanhnien.vn/niantic-dung-du-lieu-pokemon-go-de-phat-trien-mo-hinh-ai-dinh-vi-185241120235020012.htm
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