Pokémon Go était un stratagème visant à exploiter vos données afin d’accélérer le développement d’un concurrent déficient en intelligence artificielle de Google Maps.
Niantic est en train de développer un système de navigation basé sur l’intelligence artificielle en utilisant des photographies du monde réel provenant du jeu.
Niantic, la société mère privée de l’application Pokémon Go, a lancé l’application de réalité augmentée au grand public en juillet 2016. Le jeu était installé sur plus d’un milliard de téléphones en 2019. Il est probable que vous ayez déjà rencontré le jeu; cependant, au cas où vous ne l’auriez pas fait, les joueurs doivent se rendre dans des lieux physiques pour localiser de nouveaux Pokémon et participer à des combats avec d’autres utilisateurs. La société a réussi à obtenir des images et des scans de lieux que même Google n’a pas d’images Street View en plaçant stratégiquement des PokéStops et des Arènes Pokémon.
Le modèle plus détaillé de rues, de trottoirs, de parcs et de commerces de Niantic est obtenu en utilisant des personnes qui se promènent avec leurs téléphones plutôt que des véhicules avec des caméras montées sur le toit.
“Chez Niantic, nous avons mis l’accent sur le développement de notre système de positionnement visuel au cours des cinq dernières années. Ce système utilise une seule image d’un téléphone pour déterminer sa position et son orientation en utilisant une carte 3D générée par des individus scannant des lieux intéressants dans nos jeux et dans Scaniverse.”
Des analyses détaillées de plus de 10 millions de lieux dans le monde ont été développées par Niantic, et les utilisateurs acquièrent environ un million de nouveaux scans individuels chaque semaine. La société utilise ces centaines de millions d’images pour entraîner “plus de 50 millions de réseaux neuronaux” qui compriment des milliers d’images cartographiées en des recréations numériques d’espaces physiques du monde réel.
“Imaginez-vous debout derrière une église”, continue le billet de blog. “Le modèle local le plus proche de vous n’a observé que l’entrée principale de cette église; par conséquent, il ne pourra pas vous fournir votre position.” Cependant, à l’échelle mondiale, nous avons observé que les modèles locaux ont captivé des milliers de congrégations à travers le monde. Bien que chaque église soit unique, de nombreuses églises présentent des caractéristiques similaires. Cette connaissance distribuée est accessible par le biais d’un modèle géospatial substantiel.
Quel est le but de réaliser tous ces scans? Niantic propose que la technologie a le potentiel d’améliorer les systèmes autonomes, la navigation et les produits de réalité augmentée. Par le passé, l’application a été utilisée pour déterminer les chemins de marche optimaux entre deux lieux et pour apprendre les habitudes de ses utilisateurs. Par conséquent, cela représente une avancée significative.
