Los jugadores de Pokémon Go, sin saberlo, están entrenando un sistema avanzado de inteligencia artificial diseñado por Niantic para completar ubicaciones del mundo real. Esta iniciativa se centra en un «Gran Modelo Geoespacial» (LGM), que se basa en datos generados por los usuarios para mejorar las aplicaciones de realidad aumentada y robótica.
Los jugadores de Pokémon Go entrenaron IA avanzada para aplicaciones del mundo real
Niantic blog oficial Destaca que el LGM funciona de manera similar a un «modelo de lenguaje grande», como ChatGPT, pero se refiere específicamente a entornos físicos. El LGM está capacitado en amplios puntos de datos de ubicaciones del mundo real, como iglesias, parques y hogares. Al utilizar este modelo, Niantic pretende predecir las características de ubicaciones que no ha encontrado directamente. La compañía destacó que, si bien son exclusivas de su ubicación, muchas estructuras comparten rasgos comunes que hacen que este modelo sea efectivo para comprender la geografía urbana.
Para facilitar esto, Niantic está desarrollando un sistema de posicionamiento visual (VPS). Esta tecnología emplea imágenes de teléfonos inteligentes para discernir la posición y orientación de un usuario con alta precisión, lo que permite superposiciones digitales precisas en el paisaje físico. Niantic explicó que esto permitirá que el contenido de realidad aumentada permanezca en ubicaciones específicas, contribuyendo a una experiencia de usuario más compleja. Por ejemplo, su función «Pokémon Playgrounds» recientemente implementada permite a los jugadores colocar Pokémon en ubicaciones determinadas del mundo real, que siguen siendo accesibles para otros usuarios.
El gran volumen de datos generados por los jugadores de Pokémon Go ha sido fundamental para este proyecto. Niantic cuenta actualmente con alrededor de 10 millones de ubicaciones escaneadas, de las cuales 1 millón son viables para su servicio VPS. La empresa recopila aproximadamente 1 millón de escaneos nuevos cada semana, con cientos de imágenes cada uno. Esta afluencia continua de datos de ubicación es esencial para perfeccionar la funcionalidad de IA geoespacial que Niantic está promoviendo.
“Imagínese parado detrás de una iglesia. Supongamos que el modelo local más cercano solo ha visto la entrada principal de esa iglesia y, por lo tanto, no podrá decirle dónde se encuentra. La modelo nunca ha visto la parte trasera de ese edificio. Pero a escala global, hemos visto muchas iglesias, miles de ellas, todas capturadas por sus respectivos modelos locales en otros lugares del mundo. Ninguna iglesia es igual, pero muchas comparten características comunes. Un LGM [Large Geospatial Model] es una forma de acceder a ese conocimiento distribuido”.
-Niantic
A pesar de estas aplicaciones optimistas, persisten las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y las implicaciones más amplias del entrenamiento en IA. Como lo señalaron varios comentaristas, incluida la analista de OSINT Elise Thomas, las posibles aplicaciones militares de dicha tecnología plantean cuestiones éticas. La tecnología aprovechada para los juegos podría evolucionar hasta convertirse en herramientas con importantes ramificaciones en diversos campos, más allá del entretenimiento.
Las aplicaciones pueden comenzar de manera inocua (como la creación de Pokémon digitales en lugares específicos del mundo real), pero es probable que continúen las investigaciones sobre las implicaciones más amplias de esta tecnología. Mientras Niantic avanza con el proyecto LGM, el equilibrio entre aprovechar datos valiosos y garantizar la privacidad del usuario sigue siendo un tema fundamental para el debate actual.
Crédito de la imagen destacada: Pokémon Ir
