Миллионы фото из Pokemon Go использовали для создания модели мира со сверхточной системой позиционирования

Pokemon Go, ставшая культурным феноменом десятилетие назад, по сей день продолжает генерировать колоссальную прибыль. Однако лишь сейчас вскрылись любопытные подробности: разработчики годами аккумулировали пользовательские данные для обучения систем автономных роботов.

До прошлогодней сделки со Scopely брендом владела Niantic. Её подразделение Niantic Spatial, специализирующееся на искусственном интеллекте, разработало сверхточную цифровую копию планеты, задействовав гигантский массив игрового контента. Система способна локализовать объект с погрешностью в считанные сантиметры, анализируя лишь несколько снимков окружения. Эту технологию планируют внедрить для высокоточной навигации роботов в зонах, где сигнал GPS работает нестабильно.

Миллионы фото из Pokemon Go использовали для создания модели мира со сверхточной системой позиционирования

Кадр из Pokemon Go

Как выяснилось, визуализация реалистичного поведения Пикачу в дополненной реальности и обеспечение безопасного перемещения автономного доставщика Coco — это, по сути, задачи одного технологического порядка.

Ключевой фактор успеха кроется в беспрецедентном объеме данных. Всего за два месяца после релиза игру скачали более 500 миллионов раз, а активная аудитория проекта даже спустя десять лет насчитывает порядка 100 миллионов человек.

В итоге нейросеть была натренирована на базе из 30 миллиардов снимков реальных локаций, полученных от геймеров. Сегодня эти наработки уже применяет компания Coco Robotics, развивающая сервис беспилотной доставки «последней мили» в ряде мегаполисов США и Европы.

Учитывая долголетие проекта и неугасающий интерес аудитории, достигнутая отметка в 30 миллиардов фотографий, скорее всего, является лишь промежуточным этапом.

 

Источник: iXBT

Читайте также