いつ ポケモンGO 携帯電話に登場したのは 2016年、その影響はすぐに現れました。わずか 2 か月で 5 億ダウンロードに達し、現在最も注目すべき技術現象の 1 つになりました。何百万人もの人々が、仮想の生き物や名所を見つけるために、モバイルカメラを建物や記念碑に向けながら、通り、広場、公園を歩き始めました。
当時は拡張現実をベースにした単なるゲームのように見えましたが、最終的にはさらに大きなものを生み出すことになりました。 MIT Technology Review が明らかにしたように、ビデオ ゲームの作成者である Niantic 社は、プレイヤーが収集したすべての情報を利用して、本物の「世界モデル」を構築しました。。
この取り組みは、 ナイアンティック・スペーシャル、昨年同社から分離された人工知能部門。目的は、ユーザー自身がプレイ中にキャプチャした画像のおかげで、機械が物理環境を解釈して理解できるようにすることです。
数百万人のプレイヤーによって作成された巨大な目に見えないマップ
を通じて収集されたデータ Pokémon GO とその前作ゲームである Ingress により、Niantic はこれまでに収集された最大の地理アンカー付きビジョン データ セットを作成することができました。。
ベースには以下が含まれます 300億枚の画像 地球上の 100 万以上の地図上の場所で撮影されました。これらの写真にはそれぞれ特定の場所が示されているだけでなく、非常に正確な技術情報も含まれています。
メタデータには、カメラの角度、画像が撮影された正確な時間、気象条件、デバイスの向きと速度などの要素が含まれます。これらすべての情報により、ファイルは現実世界の非常に詳細な視覚辞書のようなものになります。
GPS の制限を克服する
このシステムが非常に価値がある理由の 1 つは、 従来の GPS。これは今日の地図に不可欠なツールですが、高層ビルが多い都市部では精度が影響を受ける可能性があります。
密集した都市では、GPS 信号がファサードで反射し、最大 50 メートルの位置誤差が発生する可能性があります。通りを歩いているユーザーにとって、これは単に地図アプリ内で間違った歩道に現れることを意味するかもしれません。
ただし、ロボットや車両などの自律システムの場合、この誤差の範囲は大きすぎて、その操作が困難になります。
ポケモンの捕獲から配送ロボットの誘導まで
精度を高めるために、 Niantic Spatial は、ロサンゼルス、マイアミ、ヘルシンキなどの都市で配送ロボットを運用する会社、Coco Robotics との協力を開始しました。。
これらの小型車両はすでに 50 万台以上の納入実績を誇り、現在はナイアンティックが開発した視覚測位システム (VPS) を使用しています。 4 つの内蔵カメラのおかげで、ロボットはリアルタイムでキャプチャしたものを、Pokémon GO を通じて取得した画像の巨大なデータベースと比較します。
このようにして、わずか数センチメートルの精度で位置を特定でき、従来の GPS よりもはるかに信頼性が高くなります。
将来のロボット工学への重要なステップ
このテクノロジーの影響は、ロボットのナビゲーションの改善だけにとどまりません。 Gemini システムを備えた Google などの大手人工知能企業は、言語モデルがテキスト処理において非常に高度であることを証明していますが、物理世界がどのように機能するかを理解するのはまだ困難です。
が開発したシステムは、 ナイアンティック は、視覚的な参照を満載した 3 次元でダイナミックなマップを通じて、このギャップをカバーすることを目指しています。このタイプのデータのおかげで、機械は実空間をより適切に解釈することを学習できるようになりました。
路上で仮想の生き物を捕まえるゲームとして始まったものが、最終的にはロボット工学の次の大きな発展のための技術基盤の 1 つになる可能性があります。
