El lanzamiento de Pokémon Go hace casi una década transformó el mundo en una búsqueda del tesoro digital masiva. Ahora se revela que esta actividad lúdica sirvió para entrenar un Modelo Geoespacial a Gran Escala (LGM), una inteligencia artificial que permite a las máquinas navegar por el mundo físico con una precisión sin precedentes. El sistema, desarrollado por Niantic, utiliza las imágenes capturadas por los jugadores para crear un mapa vivo del mundo.
Sistema de Posicionamiento Visual (VPS)
El corazón de esta tecnología es el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) de Niantic. A diferencia del GPS tradicional, que puede perder precisión en áreas urbanas densas, el VPS utiliza cámaras para determinar la ubicación exacta de un dispositivo basándose en su entorno. Este modelo se construyó a partir de más de 30.000 millones de imágenes capturadas por los jugadores a través del mapeo de Poképaradas y la investigación de campo, escaneando estatuas, monumentos y fachadas de edificios desde múltiples ángulos.
Niantic procesó estos datos entrenando más de 50 millones de redes neuronales con 150 billones de parámetros para cubrir más de un millón de ubicaciones. Lo innovador del LGM es su capacidad de inteligencia espacial, inspirada en la intuición humana. El modelo puede “rellenar los huecos” de información en lugares no escaneados por completo, extrapolando datos de edificios similares para crear una imagen completa.
Aplicaciones y Dilemas Éticos
El objetivo principal de Niantic Spatial es crear un “mapa vivo” que sirva como sistema operativo para la computación espacial. Una aplicación práctica actual es la colaboración con Coco Robotics, que utiliza este modelo para guiar a sus robots de envío a domicilio. Sin embargo, el uso de estos datos plantea dilemas éticos, principalmente centrados en la transparencia y el propósito original de la recolección, ya que los jugadores no eran conscientes de que sus escaneos se utilizarían para fines comerciales.
Además, existe preocupación sobre la privacidad y la vigilancia, ya que el modelo permite ubicaciones precisas a partir de fotos simples, lo que podría ser atractivo para las fuerzas del orden o agencias gubernamentales. También se ha mencionado su potencial aplicación militar, generando inquietud entre los usuarios que participaron en la captura de datos.
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