Recentemente, a Niantic (Nintendo) anunciou o desenvolvimento de um novo modelo de inteligência artificial chamado "Modelo Geoespacial de Grande Escala" (Large Geospatial Model, ou LGM).
A construção desse modelo se baseia em milhões de dados de escaneamento coletados por jogadores em Pokémon Go e outros jogos da Niantic, por meio de seus smartphones. A Niantic afirma que esse modelo de IA permitirá que computadores e robôs entendam e interajam com o mundo de maneiras totalmente novas.
A "inteligência espacial" do LGM é baseada na rede neural usada pelo Sistema de Posicionamento Visual (Visual Positioning System, ou VPS) desenvolvido pela Niantic. De acordo com o blog da empresa, esse sistema consegue determinar a localização e a orientação a partir de uma única imagem tirada por um celular, tudo baseado em mapas 3D de locais interessantes escaneados pelos usuários. É importante destacar que a singularidade desses dados reside em sua perspectiva de pedestres, abrangendo áreas inacessíveis a veículos.
O cientista-chefe da Niantic, Victor Prisacariu, em uma sessão de perguntas e respostas em 2022, esclareceu que os dados enviados pelos jogadores ao jogar Ingress e Pokémon Go ajudaram a empresa a construir mapas 3D de alta fidelidade do mundo. Esses mapas não contêm apenas formas geométricas 3D (ou seja, a forma dos objetos), mas também compreensão semântica (por exemplo, o que há no mapa, como solo, céu, árvores etc.).
Embora os jogadores que baixaram Pokémon Go pela primeira vez em 2016 provavelmente não imaginassem que seus dados contribuiriam para um produto de IA como este no futuro, com o avanço da tecnologia, o valor desses dados está sendo progressivamente explorado.
Blog oficial: https://nianticlabs.com/news/largegeospatialmodel?hl=en&_bhlid=4528b8205f253061720f30633407d8060dc88335
Destaques:
🌍 A Niantic está desenvolvendo um novo modelo de IA chamado "Modelo Geoespacial de Grande Escala", usando dados de jogadores para construir mapas 3D.
📱 O LGM é baseado em um sistema de posicionamento visual, capaz de determinar a localização e a orientação a partir de imagens de celular, abrangendo a perspectiva de pedestres e áreas de difícil acesso.
🤖 A construção desse modelo demonstra o potencial dos dados dos jogadores, impulsionando a compreensão e interação de computadores e robôs com o mundo.