Игроки Pokémon GO помогают в обучении! Niantic создает AI-модель мира, помогая развивать индустрию доставочных роботов

Niantic создает систему визуальной локализации на основе 30 миллиардов изображений городов Pokémon Go, достигающую точности до сантиметров, и проводит тестирование с 1 000 доставочных роботов.

Разработчик популярной дополненной реальности игры Pokémon Go, компания Niantic, через свою AI-компанию Niantic Spatial использует миллиарды городских изображений, снятых игроками за годы, для создания системы визуальной локализации и модели мира на базе искусственного интеллекта. Эта технология позволяет точно определять местоположение в городских условиях с нестабильным GPS-сигналом и уже тестируется совместно с компанией по доставке роботов, открывая новые возможности для навигации роботов и AI в реальном мире.

Изображения игроков Pokémon Go используются для обучения AI, а городские фотографии — для построения модели мира

С момента запуска Pokémon Go в 2016 году игра быстро стала мировой сенсацией, позволяя игрокам с помощью смартфонов ловить покемонов в реальном мире. Эта известная AR-игра, разработанная Niantic, несмотря на многолетний возраст, до сих пор привлекает более 100 миллионов активных игроков ежегодно.

Однако, чтобы играть, игроки постоянно направляют камеры смартфонов на городские здания и достопримечательности, что случайно накопило огромный объем изображений.

Недавно компания Niantic Spatial, входящая в Niantic, заявила, что собрала и систематизировала около 30 миллиардов фотографий городских сред со всего мира, содержащих точные геолокационные и съемочные данные, такие как направление телефона, скорость движения и угол съемки. Эти данные сейчас используются для обучения AI и построения «модели мира» (World Model), которая способна понимать реальное пространство.

Система визуальной локализации против GPS: AI определяет точное местоположение по изображениям зданий

По сообщению NewsForce, новая технология от Niantic Spatial — это система визуальной локализации (Visual Positioning System, VPS). Эта AI-модель анализирует фотографии зданий или достопримечательностей, чтобы определить местоположение пользователя с точностью до сантиметров.

Компания заявила, что база данных уже содержит более миллиона геолокационных точек по всему миру. В каждом месте собрано тысячи изображений, снятых в разное время, под разными углами и при разной погоде. AI сравнивает эти изображения по признакам, чтобы определить местоположение и направление взгляда устройства, обеспечивая высокоточное позиционирование.

Технический директор Niantic Spatial, Брайан Макклелланд, отметил, что это отличается от традиционного GPS, который зависит от спутниковых сигналов, тогда как VPS «видит» окружающий мир:

В густонаселенных городах GPS часто дает погрешности в десятки метров или даже неправильное направление.

Для обычных пользователей такие погрешности не критичны, но для роботов, которым нужна точная навигация, это может стать серьезной проблемой. Поэтому технология позиционирования с помощью изображений — важное решение для робототехники.

От поиска покемонов к доставке: роботы начинают использовать технологию Niantic

В настоящее время Niantic Spatial сотрудничает с компанией по доставке Coco Robotics для тестирования системы. В США и Европе компания развернула около 1 000 роботов для доставки еды и товаров, которые по размеру похожи на небольшие чемоданы и могут перевозить до 8 больших пицц или 4 пакета продуктов.

Компания отмечает, что за время работы роботы совершили более 500 000 рейсов, однако иногда из-за неточностей GPS им трудно точно остановиться у ресторанов или у дверей клиентов:

С помощью визуальной локализации от Niantic роботы используют четыре камеры для анализа окружающей среды, что позволяет точнее определять местоположение и направление движения, повышая надежность доставки.

Эра роботов наступает: Niantic хочет создать «живую карту»

Генеральный директор Niantic Spatial, Джон Хэнке, отметил, что изначально технология визуальной локализации разрабатывалась для поддержки AR-очков и приложений дополненной реальности, но с быстрым развитием робототехники компания начала адаптировать ее для навигации роботов.

Он рассказал, что создается система под названием «Живая карта» (Living Map), которая представляет собой высокоточно и постоянно обновляемую цифровую модель мира, способную адаптироваться к изменениям в реальности.

В будущем доставочные роботы, умные устройства и даже AR-устройства могут стать источниками данных для этой карты, постоянно передавая информацию об окружающей среде и приближая цифровой мир к динамическому отображению реальности.

AI и понимание реального мира: «Модель мира» — новая технологическая задача

В последние годы в области AI все больше внимания уделяется концепции «модели мира» (World Model). Несмотря на успехи больших языковых моделей (LLM) в обработке текста и знаний, у них остаются ограничения в понимании физического пространства и реальных условий.

Объединяя карты, изображения и информацию об окружающей среде, модель мира должна помочь AI понять объекты, пространственные отношения и изменения в окружении. Компании вроде Google DeepMind разрабатывают модели, способные создавать виртуальные миры для обучения AI-агентов.

Niantic Spatial использует иной подход, собирая огромные объемы реальных изображений для постепенного воссоздания цифровой модели реального мира. По мере накопления данных эта система может стать важной инфраструктурой для будущего понимания реальности роботами и AI.

• Статья опубликована с разрешения: «Цепь новостей»
• Оригинальный заголовок: «Покемоны помогают компании обучить 30 миллиардов фотографий для создания AI-модели мира, поддержка индустрии доставки»
• Автор оригинала: Crumax