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

На основе данных изображений из игры Pokémon Go компания Niantic разрабатывает систему навигации с использованием искусственного интеллекта, что открывает большие возможности для технологий дополненной реальности, робототехники и беспилотных автомобилей.

Восемь лет и 10 миллионов изображений, предоставленных сообществом Pokémon Go.

Согласно информации, опубликованной компанией Niantic , разработчиком Pokémon Go , они разрабатывают крупную геопространственную модель (LGM), которая будет использовать данные изображений и географические координаты из их мобильных игр, в частности Pokémon Go и приложения Scaniverse.

В отличие от традиционных моделей ИИ , использующих текстовые, аудио- или видеоданные из интернета, LGM построена на основе более чем 10 миллионов изображений реальных мест, предоставленных пользователями за последние восемь лет. В среднем, еженедельно пользователи загружают около 1 миллиона новых сканирований. Большинство этих сканирований сделаны с точки зрения пешеходов, предоставляя ценные данные в районах, недоступных для автомобильных или уличных камер.

Изображение иллюстрирует, как компания Niantic использует данные с разных ракурсов для построения точной трехмерной пространственной модели.

ФОТО: NIANTIC

Процесс разработки модели LGM

В течение пяти лет компания Niantic сосредоточилась на создании системы визуального позиционирования (VPS). Эта система позволяет определять местоположение и направление по одному изображению на основе 3D-карты, созданной из предоставленных пользователем данных изображения. В результате этого появилась система LGM (Large Language Model), которая обрабатывает физическое пространство с помощью изображений с геокоординатами, подобно тому, как большие языковые модели (LLM) обрабатывают текст и естественный язык.

Компания Niantic сообщила, что обучила более 50 миллионов нейронных сетей, каждая из которых представляет определенное местоположение или ракурс. Эти нейронные сети сжимают тысячи изображений в числовые представления, в общей сложности 150 триллионов параметров. Объединяя эти локальные сети, Niantic рассчитывает, что LGM сможет идентифицировать любое место в мире , даже если изображения получены с ранее невиданных ракурсов.

Компания Niantic иллюстрирует возможности LGM на примере: «Если вы стоите за церковью, а модель распознает только главные ворота, она не будет знать, где вы находитесь. Но с помощью LGM у нас есть данные о тысячах церквей по всему миру . Хотя церкви не совсем одинаковы, у них есть схожие архитектурные особенности. LGM будет использовать эти знания для их идентификации».

LGM — это развитие существующей системы позиционирования Lightship VPS, которая позволяет игрокам размещать виртуальные объекты в реальном мире с точностью до сантиметра. Функция Pokémon Playgrounds в Pokémon Go демонстрирует эту возможность, позволяя игрокам размещать покемонов в реальных местах, чтобы другие могли их найти.

Помимо поддержки продуктов дополненной реальности (AR) и смешанной реальности (MR), Niantic заявляет, что LGM также открывает потенциал во многих других областях, таких как робототехника, автоматизация, беспилотные автомобили, логистика и планирование пространства.

Однако остается вопрос, полностью ли игроки Pokémon Go осознают, что генерируемые ими данные используются для разработки искусственного интеллекта. Хотя это может быть оговорено в условиях использования игры, подробности стали известны общественности лишь недавно. Этот инцидент может вызвать неоднозначную реакцию в ближайшие месяцы, поскольку игроки все 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