Niantic은 포켓몬 Go 데이터를 사용하여 AI 위치 모델을 개발합니다.

8년 동안 포켓몬 고 커뮤니티에서 1천만 장의 이미지가 제공되었습니다.

포켓몬 고 개발사인 나이앤틱 이 공개한 정보에 따르면, 그들은 모바일 게임, 특히 포켓몬 고 와 스캐니버스 앱에서 얻은 이미지 데이터와 지리적 좌표를 활용하는 대규모 지리공간 모델(LGM)을 개발 중입니다.

인터넷에서 텍스트, 오디오 또는 비디오 데이터를 사용하는 기존 AI 모델 과 달리, LGM은 지난 8년간 사용자들이 제공한 1천만 개 이상의 실제 위치 이미지를 기반으로 구축되었습니다. 평균적으로 매주 약 1백만 개의 새로운 스캔 데이터가 사용자들에 의해 업로드됩니다. 이러한 스캔 데이터의 대부분은 보행자의 시점에서 촬영되어 차량이나 거리 카메라로는 접근할 수 없는 지역의 귀중한 데이터를 제공합니다.

Niantic dùng dữ liệu Pokémon Go để phát triển mô hình AI định vị- Ảnh 1. — 이 이미지는 Niantic이 다양한 관점의 데이터를 활용하여 정확한 3D 공간 모델을 구축하는 방법을 보여줍니다.

LGM 모델 개발 프로세스

니안틱은 5년간 시각적 위치 시스템(VPS) 개발에 집중했습니다. 이 시스템은 사용자의 이미지 데이터를 기반으로 생성된 3D 지도를 통해 단일 이미지에서 위치와 방향을 파악할 수 있도록 합니다. 여기서 한 단계 더 나아가 LGM( 대규모 언어 모델)이 탄생했는데, 이는 대규모 언어 모델 (LLM)이 텍스트와 자연어를 처리하는 방식과 유사하게 지리 좌표를 가진 이미지를 통해 물리적 공간을 처리하는 방식입니다.

Niantic은 각각 특정 위치 또는 관점을 나타내는 5천만 개 이상의 신경망을 학습시켰다고 밝혔습니다. 이 신경망들은 수천 장의 이미지를 총 150조 개의 매개변수를 가진 수치 표현으로 압축합니다. Niantic은 이러한 로컬 네트워크들을 결합함으로써 LGM이 이전에 본 적 없는 관점에서 촬영된 이미지라도 전 세계 어느 위치든 식별할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

Niantic은 LGM의 강력한 기능을 다음과 같은 예시로 설명합니다. "만약 당신이 교회 뒤에 서 있는데 모델이 정문만 인식한다면, 당신의 위치를 알 수 없을 겁니다. 하지만 LGM에는 전 세계 수천 개의 교회 데이터가 있습니다. 교회들이 완전히 똑같지는 않지만, 비슷한 건축적 특징을 공유합니다. LGM은 이러한 정보를 바탕으로 교회를 식별할 수 있습니다."

LGM은 현재 Lightship VPS 위치 시스템의 진화된 형태로, 플레이어가 가상 아이템을 실제 공간에 센티미터 수준의 정확도로 배치할 수 있도록 합니다. 포켓몬 고 의 포켓몬 플레이그라운드 기능은 이러한 기능을 보여주는 좋은 예로, 플레이어가 포켓몬을 실제 위치에 배치하여 다른 플레이어가 찾을 수 있도록 합니다.

Niantic은 LGM이 증강 현실(AR) 및 혼합 현실(MR) 제품을 지원하는 것 외에도 로봇 공학, 자동화, 자율 주행 차량, 물류 및 공간 계획과 같은 다양한 분야에서 잠재력을 열어준다고 밝혔습니다.

하지만 포켓몬 고 플레이어들이 자신들이 생성하는 데이터가 인공지능 개발에 사용되고 있다는 사실을 완전히 인지하고 있는지는 여전히 의문입니다. 게임 이용 약관에 관련 내용이 명시되어 있을 수 있지만, 구체적인 내용은 최근에야 공개되었습니다. 플레이어들의 개인정보 보호 및 데이터 활용 방식에 대한 우려가 커짐에 따라, 이번 사건은 향후 몇 달 동안 다양한 반응을 불러일으킬 수 있습니다.

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