Vietnam.vn - Nền tảng quảng bá Việt Nam

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Niantic использует данные Pokémon Go для разработки модели искусственного интеллекта на основе определения местоположения

Báo Thanh niênBáo Thanh niên24/11/2024


8 лет и 10 миллионов изображений, предоставленных сообществом Pokémon Go

Согласно информации, опубликованной Niantic — разработчиком игры Pokémon Go, они разрабатывают Большую геопространственную модель (LGM), используя данные изображений и географические координаты из своих мобильных игр, в частности Pokémon Go и приложения Scaniverse.

В отличие от традиционных моделей искусственного интеллекта, использующих текстовые, аудио- или видеоданные из интернета, LGM построена на основе более 10 миллионов изображений реальных мест, предоставленных пользователями за последние восемь лет. В среднем пользователи загружают около 1 миллиона новых сканов каждую неделю. Большинство этих сканов сделаны с точки зрения пешеходов, что предоставляет ценные данные о зонах, недоступных для автомобилей или уличных камер.

Niantic dùng dữ liệu Pokémon Go để phát triển mô hình AI định vị- Ảnh 1.

Иллюстрация того, как Niantic использует данные с разных точек зрения для создания точных 3D-моделей пространства.

Процесс разработки модели LGM

В течение пяти лет компания Niantic работала над системой визуального позиционирования (VPS). Эта система позволяет определять местоположение и направление по одному изображению, используя трёхмерную карту, созданную на основе данных изображений пользователя. LGM была задумана как шаг вперёд, обрабатывая физическое пространство с помощью геотегированных изображений, подобно тому, как большие языковые модели (LLM) обрабатывают текст и естественный язык.

Niantic заявляет, что обучила более 50 миллионов нейронных сетей, каждая из которых представляет определённое местоположение или перспективу. Эти нейронные сети сжимают тысячи изображений в цифровые представления, содержащие в общей сложности 150 триллионов параметров. Объединив локальные сети, Niantic надеется, что LGM сможет распознавать любые места в мире , даже если изображения были сделаны с ранее не наблюдавшихся ракурсов.

Niantic описывает возможности LGM на примере: «Если вы стоите за церковью, а модель распознаёт только входную дверь, она не знает, где вы находитесь. Но с LGM у нас есть данные по тысячам церквей по всему миру. Хотя церкви не совсем одинаковые, у них есть схожие архитектурные особенности. LGM использует эти знания, чтобы узнать вас».

LGM — это усовершенствованная версия текущей системы позиционирования Lightship VPS, которая позволяет игрокам размещать виртуальные предметы в реальном пространстве с точностью до сантиметра. Функция Pokémon Playgrounds в Pokémon Go продемонстрировала эту возможность, позволяя размещать покемонов в реальных местах, где их могут найти другие игроки.

По словам Niantic, помимо поддержки продуктов дополненной реальности (AR) и смешанной реальности (MR), LGM открывает потенциал во многих других областях, таких как робототехника, автоматизация, автономные транспортные средства, логистика и планирование пространства.

Однако вопрос заключается в том, осознают ли игроки Pokémon Go, что собираемые ими данные используются для разработки искусственного интеллекта. Хотя это и упоминается в условиях использования игры, подробности стали известны лишь недавно. Инцидент может вызвать негативную реакцию в ближайшие месяцы, поскольку игроки всё больше обеспокоены своей конфиденциальностью и тем, как используются их данные.



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

Комментарий (0)

No data
No data

Та же тема

Та же категория

Итоги учений A80: сила Вьетнама сияет под покровом ночи тысячелетней столицы
На дорогах Ханоя после сильного дождя водители бросают машины на затопленных дорогах
Впечатляющие моменты дежурства лётного состава на торжественной церемонии запуска A80
Более 30 военных самолетов впервые выступят на площади Бадинь

Тот же автор

Наследство

Фигура

Бизнес

No videos available

Новости

Политическая система

Местный

Продукт