Pokémon Go sacó a millones de jugadores a las calles. Millones de jugadores que realmente entrenaron una IA – Desde dentro

En 2016 se lanzó al mercado móvil Pokémon Go, un spin-off de la popular serie de entretenimiento con una premisa muy interesante: capturar Pokémon de tu ciudad usando el GPS de tu teléfono. El juego se difundió muy rápidamente y se convirtió en un fenómeno. Han pasado casi 10 años desde entonces y Niantic, su desarrolladora, ha explotado todos los datos que le han proporcionado millones de jugadores Instruir a los robots de entrega por las ciudades. Tu primer cliente: Robótica Coco.

El trato que nadie vio venir. La cantidad de información que se puede extraer de Pokémon Go es realmente impresionante, ya que millones de personas han viajado voluntariamente por todo el mundo con sus teléfonos móviles para capturar (digitalmente) este tipo de criaturas. Y cada juego deja una huella invisible, porque hay millones de fotografías de edificios, plazas y calles etiquetadas con coordenadas muy precisas que no habrían sido posibles sin la información que los usuarios proporcionan mientras juegan.

Quinientos millones de personas instalaron la aplicación en los primeros 60 días. Según Brian McClendonCTO de Niantic Spatial. Ocho años después, el juego todavía cuenta con más de 100 millones de jugadores en 2024, según datos de Scopely, la empresa que adquirió Pokémon Go a Niantic ese mismo año.

El problema que el GPS no soluciona. Los dispositivos GPS se vuelven un poco tontos cuando tienen que trabajar en aceras y en grandes zonas del tejido urbano que no son la calle. Las señales rebotan entre rascacielos, túneles y viaductos y el margen de error puede ser de hasta 50 metros, suficiente para colocar un robot en la acera equivocada o en la calle más cercana.

“El cañón urbano es el peor lugar del mundo para GPS” afirmado McClendon. Coco Robotics, una startup que opera cerca de 1.000 robots repartidores en ciudades como Los Ángeles, Chicago, Miami y Helsinki, es consciente de ello porque sus dispositivos funcionan precisamente en aquellas zonas densamente pobladas donde la señal nunca es fiable.

Aquí es donde entra en juego Niantic Spatial. En mayo de 2024, Niantic separó sus divisiones de inteligencia espacial y artificial. Niantic espacial creado como empresa independiente. Su producto principal es un sistema de posicionamiento visual (VPS) que se basa en 30 mil millones de imágenes de ciudades y es capaz de colocar un dispositivo en el mapa con una precisión de unos pocos centímetros basándose en un puñado de fotografías de los alrededores. La clave es que estas imágenes provienen de millones de ubicaciones interesantes en Pokémon Go Acceso (el juego AR anterior a Pokémon Go de la compañía lanzado en 2013).

Durante años, estos juegos populares han instruido a los jugadores a fotografiar el mismo lugar desde diferentes ángulos, en diferentes momentos y en diferentes condiciones climáticas. «Teníamos más de un millón de ubicaciones en todo el mundo donde podíamos localizarte al centímetro y, lo que es más importante, saber hacia dónde estás mirando». explicado McClendon.

Qué cambia esto para los robots. Coco Robotics fue el primer socio en adoptar esta tecnología. Sus robots equipados con cuatro cámaras combinarán el GPS tradicional con el VPS de Niantic Spatial para posicionarse con mayor precisión, especialmente en las áreas de recogida fuera de los restaurantes y durante la entrega a las puertas de entrada de los clientes.

Según el director ejecutivo de Coco, Zach Rash, ese es el objetivo Cumplir con los tiempos de entrega prometidos y no dependen de tolerancias de error, lo que en la práctica significa que llegamos tarde o al lugar equivocado. El modelo ya resuelve uno de los desafíos más prácticos de la robótica urbana: funcionar bien donde fallan los sistemas tradicionales.

Más allá de la distribución. El director ejecutivo de Niantic Spatial, John Hanke, habla sobre lo que él llama un mapa viviente: una simulación altamente actualizada del mundo real que se actualiza a medida que los robots se mueven a través de él y proporcionan nuevos datos. La idea no es sólo que los mapas sean más precisos, sino también que estén diseñados para máquinas, no para humanos. Esto incluye agregar descripciones de cada elemento del entorno, sus propiedades y su contexto.

«Esta era se trata de crear descripciones útiles del mundo para que las máquinas puedan entenderlo», dice Hanke. En este sentido, Niantic Spatial se diferencia de otras apuestas de modelos mundiales, como las de Google DeepMind o World Labs, que se centran en generar entornos virtuales. Niantic Spatial quiere recrear el mundo real tal como es.

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