Спустя почти десять лет после того, как Pokémon Go превратил реальный мир в игровую площадку дополненной реальности, данные, собранные от сотен миллионов игроков, перепрофилируются, чтобы помочь автономным роботам-доставщикам перемещаться по городским улицам.
Popular Science сообщает, что Niantic Spatial, часть команды, создавшей популярную игру дополненной реальности Покемон Гообъявила о партнерстве с Coco Robotics, компанией, специализирующейся на роботах для доставки еды и бакалейных товаров на короткие расстояния. В рамках сотрудничества будет использоваться система визуального позиционирования Niantic, навигационная технология, обученная на более чем 30 миллиардах изображений, полученных с помощью Покемон Го пользователей на протяжении многих лет, чтобы помочь роботам-доставщикам перемещаться по тротуарам и городской среде с беспрецедентной точностью.
Сообщается, что система визуального позиционирования может определять местоположение с точностью до нескольких сантиметров, анализируя близлежащие здания и достопримечательности, что значительно превосходит традиционную технологию GPS. Это краудсорсинговое картографирование представляет собой один из крупнейших проектов по сбору реальных данных, когда-либо реализованных с помощью мобильного игрового приложения, и демонстрирует, как пользовательский контент может быть перепрофилирован спустя годы после его первоначального сбора.
«Оказывается, заставить Пикачу реалистично бегать и заставить робота Коко безопасно и точно перемещаться по миру — это на самом деле одна и та же проблема», — сказал генеральный директор Niantic Spatial Джон Ханке в недавнем интервью MIT Technology Review.
Когда Покемон Го запущенный в 2016 году, он стал культурным феноменом, привлекая на пике своего развития около 230 миллионов активных игроков в месяц. Игра побуждала игроков физически путешествовать в определенные места и направлять камеры своих телефонов под разными углами в поисках виртуальных существ, наложенных на окружающую среду реального мира. Хотя популярность игры снизилась со времени ее расцвета, по некоторым оценкам, она по-прежнему насчитывает около 50 миллионов активных пользователей.
Усилия по сбору данных получили значительный импульс в 2020 году, когда Niantic добавила функцию под названием «Полевые исследования», которая стимулировала игроков сканировать статуи и достопримечательности реального мира с помощью своих камер в обмен на внутриигровые награды. Сообщается, что дополнительные данные поступили из мест, обозначенных как арены для сражений покемонов. В результате сканирования были созданы подробные 3D-модели реального мира, запечатлевшие одни и те же места при различных погодных условиях, сценариях освещения, ракурсах и высотах.
В отличие от GPS, которая использует спутниковые сигналы для определения местоположения, система визуального позиционирования определяет, где находится человек, на основе окружающей среды. Этот подход устраняет критический недостаток современной технологии GPS, с которой часто возникают проблемы в городских районах с высокими, плотно расположенными зданиями, которые могут мешать спутниковым сигналам и вызывать дрейф точности определения местоположения.
«Перспективы робототехники последней мили огромны, но реальность навигации по хаотичным городским улицам является одной из самых сложных инженерных задач», — сказал Ханке в своем заявлении.
Роботы-доставщики Coco будут использовать систему визуального позиционирования в сочетании с четырьмя камерами, установленными вокруг машины, чтобы получать точные показания об окружающей обстановке. Эта технология призвана помочь роботам доставлять еду и продукты вовремя, решая проблемы, с которыми сталкиваются другие автономные системы доставки, протестированные в кампусах колледжей, где, как известно, роботы теряются или с трудом переходят улицы.
Покемон Го Перепрофилирование данных иллюстрирует растущую тенденцию, когда спустя годы информация, собранная для одной цели, незаметно повторно используется для совершенно других приложений. Тесты CAPTCHA Google, которые просят пользователей идентифицировать изображения велосипедов или светофоров, чтобы убедиться, что они люди, уже давно подозреваются в обучении моделей искусственного интеллекта. Аналогичным образом, правоохранительные органы предположительно получили доступ к пользовательскому контенту или приобрели его в инструменте картирования потребителей Waze, чтобы помочь полицейским расследованиям.
Подробнее читайте в Popular Science здесь.
Лукас Нолан — репортер Breitbart News, освещающий вопросы свободы слова и онлайн-цензуры.
