Recuerdas el verano de 2016, cuando todo el mundo parecía estar jugando Pokémon Go? Los datos que recopilaste al jugar ese juego de realidad aumentada (AR) y otros similares podrían ser la clave para un nuevo tipo de modelo de inteligencia artificial (IA). Niantic, la empresa detrás de Pokémon Go, ha revelado sus planes para desarrollar un Modelo Geoespacial Grande (LGM), una IA diseñada para ayudar a las máquinas a navegar y entender el mundo físico.
Esta evolución tecnológica es tan fascinante como cualquier evolución de Pokémon. Las experiencias de juego interactivas en el mundo real ahora son la fuente de posibles poderes futuristas de IA. ¿Quién sabe qué puede lograr este tipo de IA gracias a los jugadores que, sin saberlo, están aportando datos a los servidores de la empresa? Muchos de nosotros incluso les pagamos por el privilegio de utilizar nuestros datos.
En el centro de la nueva iniciativa de Niantic está su Sistema de Posicionamiento Visual (VPS), que permite a las aplicaciones de AR colocar objetos virtuales en el mundo real, como cuando ves a los Pokémon en tu teléfono. Niantic ha construido un enorme repositorio de datos geoespaciales a través de sus juegos, donde los jugadores escanean ubicaciones reales para colocar criaturas virtuales.
La reciente función “Pokémon Playgrounds” permite a los usuarios colocar Pokémon en ubicaciones específicas, mejorando detalles como el ángulo y la elevación en la base de datos. Los jugadores pueden verlo como una característica divertida, pero cada vez que alguien mapea un lugar o escanea un parque, está contribuyendo a la formación de la IA de Niantic.
Los mapas tradicionales dependen de coches o drones para tomar fotos, pero los datos de Niantic provienen de una perspectiva peatonal y abarcan áreas que las máquinas nunca podrían alcanzar, así que felicidades por ampliar la red de datos que Niantic puede utilizar. La empresa ha utilizado esta gran cantidad de información para entrenar millones de redes neuronales, creando modelos localizados para lugares específicos. Ahora, su objetivo es combinar estos modelos individuales en un sistema global, un mapa 3D del mundo en constante evolución.
Estos mapas generados por los usuarios se utilizan para enseñar al LGM a reconocer objetos, predecir distribuciones espaciales e inferir detalles faltantes sobre escenas, habilidades críticas 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 en hacer estas contribuciones al mapa de una empresa privada sin compensación, especialmente a medida que dispositivos portátiles que pueden hacer lo mismo, como las gafas inteligentes impulsadas por IA, se vuelven más comunes.
Niantic escribió en un blog: “A medida que avanzamos hacia modelos más escalables, nuestro objetivo sigue siendo liderar el desarrollo de un modelo geoespacial grande que funcione donde podamos ofrecer experiencias novedosas, divertidas y enriquecedoras a nuestros usuarios. Además, más allá de los juegos, los Modelos Geoespaciales Grandes tendrán aplicaciones amplias, incluyendo planificación y diseño espacial, logística, compromiso del público y colaboración remota. El camino de los LLM a los LGMs es otro paso en la evolución de la IA. A medida que los dispositivos portátiles como las gafas de AR se vuelven más comunes, el sistema operativo del futuro dependerá de la fusión de las realidades física y digital para crear un sistema de computación espacial que ponga a las personas en el centro.”
