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¿Recuerdas el verano de 2016 cuando el mundo entero sentía que estaba jugando Pokémon Go? Bueno, los datos que has recopilado jugando a la realidad aumentada (AR) y otros juegos similares pueden ser la clave para un nuevo tipo de modelo de inteligencia artificial.
Niantic, la empresa detrás de Pokémon Go, ha revelado sus ambiciones de desarrollar un gran modelo geoespacial (LGM), una inteligencia artificial diseñada para ayudar a las máquinas a navegar y comprender el mundo físico.
Es una evolución tecnológica tan impresionante como cualquier otra para Pokémon. Las experiencias de juegos interactivos realistas son ahora una fuente de potenciales poderes futuros de la IA. ¿Quién sabe qué podría lograr este tipo de IA gracias a que jugadores desprevenidos bombeen datos a los servidores de la empresa? Muchos de nosotros incluso les hemos pagado por el privilegio de explotar nuestros datos.
En el corazón del último proyecto de Niantic se encuentra un Sistema de Posicionamiento Visual (VPS), que permite que las aplicaciones de realidad aumentada coloquen objetos virtuales en el mundo real, de forma muy similar a como ves Pokémon en tu teléfono. Niantic ha creado un depósito masivo de datos geoespaciales a través de sus juegos, donde los jugadores escanean ubicaciones del mundo real para colocar objetos virtuales.
La nueva función “Pokémon Playgrounds” permite a los usuarios colocar Pokémon en ubicaciones específicas, mejorando pequeños detalles sobre el ángulo y la altura en la base de datos. Los jugadores pueden verlo simplemente como una característica divertida, pero cada vez que alguien traza un mapa de un punto de referencia o inspecciona un parque, está contribuyendo al entrenamiento de la IA de Niantic.
Pokémon Go inteligencia artificial
Los mapas tradicionales dependen de automóviles o drones para capturar imágenes, pero los datos de Niantic provienen de la perspectiva de un peatón y cuentan áreas a las que las máquinas nunca podrían llegar, así que felicidades por expandir la red de datos que Nianctic puede usar. Niantic utilizó este conjunto de información para entrenar millones de redes neuronales, creando modelos locales de lugares específicos. Ahora, la empresa pretende combinar estos modelos individuales en un sistema global, un mapa global en 3D en constante evolución.
Estos mapas generados por el usuario se utilizan luego para enseñar a LGM cómo reconocer objetos, predecir diseños espaciales e inferir detalles faltantes sobre escenas, todas habilidades importantes para la inteligencia espacial. Niantic presenta el modelo como una forma de mejorar los juegos. Sin embargo, queda por ver si el jugador promedio está de acuerdo con hacer estas contribuciones al mapa mundial de una empresa privada sin compensación, especialmente a medida que los dispositivos portátiles que pueden hacer lo mismo, como las gafas inteligentes impulsadas por IA, se vuelven más comunes.
“A medida que avanzamos hacia modelos más escalables, el objetivo de Niantic sigue siendo liderar el desarrollo de un gran modelo geoespacial que funcione siempre que podamos para ofrecer experiencias nuevas, divertidas y ricas a nuestros usuarios. Como mencionamos, los grandes modelos geoespaciales tendrán un amplio alcance. aplicaciones más allá de los juegos, incluyendo… Eso incluye planificación y diseño espacial, logística, participación de la audiencia y colaboración remota”, escribió Niantic en una publicación de blog. correo. “El camino de los LLM a los LGM es otro paso en la evolución de la inteligencia artificial. A medida que los dispositivos portátiles, como las gafas de realidad aumentada, se generalizan, el futuro del mundo. Sistema operativo “Se basará en combinar las realidades físicas y digitales para crear un sistema informático espacial que ponga a las personas en el centro”.
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