Kürzlich gab Niantic (Nintendo) die Entwicklung eines neuen KI-Modells namens „Large Geospatial Model“ (LGM) bekannt.
Dieses Modell basiert auf Millionen von Scans, die Spieler von Pokémon Go und anderen Niantic-Spielen über ihre Smartphones hochgeladen haben. Niantic erklärte, dass dieses KI-Modell Computern und Robotern ermöglichen wird, die Welt auf völlig neue Weise zu verstehen und mit ihr zu interagieren.
Die „räumliche Intelligenz“ von LGM basiert auf dem neuronalen Netzwerk des von Niantic entwickelten Visual Positioning Systems (VPS). Laut einem Blogbeitrag des Unternehmens kann dieses System anhand eines einzelnen Smartphone-Fotos Ort und Ausrichtung bestimmen. Dies basiert auf 3D-Karten interessanter Orte, die von Nutzern gescannt wurden. Besonders hervorzuheben ist, dass diese Daten aus Fußgängerperspektive gewonnen wurden und Gebiete abdecken, die mit Fahrzeugen nicht erreichbar sind.
Niantics Chefforscher Victor Prisacariu erklärte 2022 in einer Fragerunde genauer, dass die von Spielern bei Ingress und Pokémon Go hochgeladenen Daten dem Unternehmen beim Aufbau hochpräziser 3D-Karten der Welt geholfen haben. Diese Karten enthalten nicht nur 3D-Geometrien (d.h. die Formen von Objekten), sondern auch semantische Informationen (z.B. was auf der Karte abgebildet ist, wie Boden, Himmel, Bäume usw.).
Spieler, die Pokémon Go 2016 zum ersten Mal heruntergeladen haben, ahnten wahrscheinlich nicht, dass ihre hochgeladenen Daten zukünftig solche KI-Produkte unterstützen würden. Mit dem Fortschritt der Technologie wird der Wert dieser Daten jedoch zunehmend erkannt.
Offizieller Blog: https://nianticlabs.com/news/largegeospatialmodel?hl=en&_bhlid=4528b8205f253061720f30633407d8060dc88335
Wichtigste Punkte:
🌍 Niantic entwickelt ein neues KI-Modell namens „Large Geospatial Model“, das 3D-Karten mithilfe von Spielerdaten erstellt.
📱 LGM basiert auf einem Visual Positioning System und kann Ort und Ausrichtung anhand von Smartphone-Bildern bestimmen. Es deckt Fußgängerperspektiven und schwer zugängliche Gebiete ab.
🤖 Die Entwicklung dieses Modells zeigt das Potenzial von Spielerdaten und ermöglicht es Computern und Robotern, die Welt besser zu verstehen und mit ihr zu interagieren.