En 2016, con el éxito explosivo de Pokémon Go, millones de jugadores salieron a las calles del planeta para cazar a los simpáticos monstruos: entonces nadie podía imaginar que algún día, con los datos recopilados, Niantic construiría un modelo de IA geoespacial.
Hace ocho años, los modelos de IA y las redes neuronales estaban reservados para los profesionales. Con el tiempo, Niantic no lo ha ocultado: en 2021 compró Scaniverse para crear el mapa 3D del mundo.
Pero, sobre todo, los datos geoespaciales, bien separados de la información personal de los usuarios, representan una fuente invaluable de información sobre el planeta. Y esta no es la única ventaja de la recogida de datos, que de hecho se realiza mediante crowdsourcing, es decir, realizada por un gran grupo de personas, los jugadores de Pokémon Go.
De hecho, a diferencia de las imágenes e información capturadas vía satélite, o desde aviones, coches y otros medios, los datos geoespaciales de Niantic se recogen directamente desde el punto de vista del usuario que camina por la calle.
Un punto de vista privilegiado para infinitas funciones, incluidas las comerciales. En realidad, ya en 2022 el científico jefe de Niantic lo había explicado todo. A partir de los datos recopilados de los jugadores de Ingress y Pokémon Go, Niantic ha creado mapas del mundo en 3D de alta fidelidad.
Los datos incluyen tanto la geometría 3D de las formas de las cosas como la comprensión semántica de las cosas en el mapa, y aquí llegamos al último desarrollo. Es un modelo grande, excepto que en lugar de ser lingüístico como el famoso ChatGPT, el de Niantic es un modelo de IA geoespacial.
La compañía describe su modelo geoespacial grande LGM como inteligencia espacial, parte de su sistema de posicionamiento visual patentado. En práctica basta con una foto de tu teléfono para establecer tanto tu posición como tu orientación a través del mapa 3D creado con los datos del juego.
El potencial es enorme porque en lugar de leer y escribir, el modelo de IA de Niantic permite a las computadoras, robots y otros modelos comprender dónde se encuentran y también cómo interactuar con su entorno y su entorno.
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