Milyonlarca oyuncu robotların kullanacağı dünya haritasının oluşturulmasına yardımcı oldu

2016 yılında milyonlarca insan, sanal yaratıkları yakalamak için ellerinde cep telefonlarıyla Arjantin'de ve dünyanın geri kalanında sokaklara çıkmaya başladı. Meydanlar, anıtlar ve parklar ekranda Pikachu ya da Charmander'ı kovalayan oyuncularla doldu. Bu fenomen küreseldi ve öncesi ve sonrası işaretlendi mobil oyunlar için.

Ancak neredeyse on yıl sonra, bu başarının arkasında başka bir boyut görülmeye başlıyor: Pokémon GO oyuncularının yaptıklarının bir kısmı da, üç boyutlu dünya haritaları şimdiye kadar yaratılmış en ayrıntılı.

Oyunun arkasındaki şirket Niantic, fiziksel dünyanın nasıl olduğunu anlayabilen mekansal modeller geliştirmek için yıllardır kullanıcılar tarafından yapılan taramaları kullandı. Bu bilgi artık sanal yaratıkları yakalamaktan çok farklı bir şey için kullanılmaya başlıyor: robotların ve otonom sistemlerin şehirlerde hassas bir şekilde hareket etmesine yardımcı olmak.

Pokémon Go, Temmuz 2016'da ortaya çıktığında son on yılın en büyük kültürel fenomenlerinden biri haline geldi. Oyun, Pokémon evrenindeki yaratıkları gerçek ortamın üzerine yerleştirmek için cep telefonunun ve kameranın konumunu kullandı.

Teklif basitti: Pokémon'u bulmak için şehirde dolaşın, sembolik yerlerdeki “pokéstop”ları ziyaret edin ve savaşların yapıldığı spor salonlarına katılın.

İlk aylarda oyuncuların gruplar halinde parklarda veya meydanlarda yürüdüğü sahneler dünya çapında tekrarlandı. Şirketin kendi verilerine göre oyunu ilk yıllarında 500 milyondan fazla kişi indirdi ve bu da onu tarihin en popüler mobil oyunlarından biri haline getirdi.

Ancak bu mekanizmaların arkasında başka bir önemli teknoloji de gizliydi: gerçek ortamın görüntülerini yakalamak.

Zamanla oyun, oyuncuları PokéStop'lar veya spor salonları gibi belirli yerleri kamerayla taramaya davet eden isteğe bağlı bir özellik içermeye başladı.

Süreç basitti: Kullanıcının genellikle 180 veya 360 derecelik hareketlerle birkaç saniyelik bir video kaydederken nesnenin veya anıtın etrafında yürümesi gerekiyordu.

Niantic'in açıkladığı gibi, bu taramalar otomatik olarak anonimleştirildi ve sistem tanımlanabilir unsurları bulanıklaştırdı yüzler veya plakalar gibi. Ancak veriler son derece değerliydi.

Her yakalama, tam konum, kamera açısı, hareket yönü, günün saati ve aydınlatma koşulları gibi bilgileri içeriyordu.

Milyonlarca oyuncunun bu eylemleri dünyanın farklı yerlerinde gerçekleştirmesiyle sonuç beklenmedik oldu: gezegenin devasa bir görsel veritabanı.

Niantic yıllardır bu verilerin şu amaçla kullanılacağını açıklamıştı: artırılmış gerçeklik deneyimini iyileştirin oyunun kendi içinde. Ancak hedef daha iddialıydı.

2024 yılında şirket, fiziksel alanları coğrafi olarak konumlandırılmış milyonlarca görüntüden anlayabilen bir yapay zeka sistemi olan Büyük Jeo-uzaysal Modelini tanıttı.

Bu model birden fazla eğitimle eğitildi 30 milyar görsel Dünya çapında milyonlarca yerden çekilen görüntülerden birçoğu oyuncular tarafından Pokémon Go kullanırken yakalandı.

Mantık, yapay zekadaki dil modellerinin kullandığı mantığa benzer: ne kadar çok malzeme analiz edilirse sistem kalıpları tanıma konusunda o kadar yetenekli hale gelir.

Bu durumda model, şehirlerin farklı açılardan, günün farklı saatlerinde ve farklı hava koşullarında nasıl göründüğünü öğreniyor.

Hikaye 2025'te başka bir dönemece girdi. Niantic, video oyunu işini Scopely'ye sattı ve teknoloji bölümünü Niantic Spatial adında yeni bir şirkete dönüştürdü.

Bu şirket bugün kendisini coğrafi yapay zeka konusunda uzmanlaşmış bir firma olarak tanıtıyor. fiziksel dünyayı yorumlayabilen teknoloji.

Bir sonraki adım, Mart 2026'da Niantic Spatial'ın Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'daki şehirlerde teslimat robotları işleten bir şirket olan Coco Robotics ile bir anlaşma yaptığını duyurmasıyla geldi.

Fikir şu görsel konumlandırma sistemini kullanın Bu robotların navigasyonunu geliştirmek için oyun verilerinden geliştirildi.

Çözmeye çalıştığı sorun biliniyor: GPS açık alanlarda iyi çalışıyor ancak yüksek binalı şehirlerde onlarca metre başarısız olabiliyor.

Bir kişi için bu hata payı daha küçüktür. Yolunuzu bulmak için etrafınıza bakın. Ancak bir restoranın veya evin kapısının tam önünde durması gereken bir robot için, bu yanlışlık kritik olabilir.

Milyonlarca taramadan elde edilen üç boyutlu harita işte burada devreye giriyor.

Teknolojiyi eğitmek için kullanıcıların günlük eylemlerini kullanma fikri yeni değil. En iyi bilinen örneklerden biri, CAPTCHAbir web sitesine girmeden önce sizden trafik ışıklarını, bisikletleri veya yaya geçitlerini tanımlamanızı isteyen testler. Bu tatbikatlar yıllarca otonom arabaların kullandığı yapay görüş sistemlerinin eğitilmesine yardımcı oldu.

Aradaki fark, Pokémon Go durumunda Ölçek devasaydı..

Gibi projeler varken Google Sokak Görünümü Sokaklarda dolaşan kameralarla donatılmış arabalara dayanıyorlar, oyun farklı bir şeyi başardı: aynı yerin farklı açılardan, farklı zamanlarda ve birden fazla ışık koşuluyla çekilmiş binlerce fotoğrafı.

Yani milyonlarca insana dağıtılan bir kentsel tarama.

Niantic için proje, video oyunlarının yeni teknolojilerin geliştirilmesinde beklenmedik bir veri kaynağı olabileceğini gösteriyor. Ama aynı zamanda soruları da gündeme getiriyor.

Birçok oyuncu, bunların yalnızca oyunun artırılmış gerçekliğini geliştirmeye yardımcı olduklarına inanıyordu. Bugün bu bilginin aynı zamanda sistemleri de beslediği açıktır. robotlara dönüşebilirlerkentsel lojistik veya gelecekteki artırılmış gerçeklik cihazları.