Pokémon Go se lanzó en 2016 y se convirtió en uno de los juegos móbiles más populares del mundo al combinar de forma creativa tecnologías de geolocalización, realidad aumentada y la famosa franquicia propiedad de Nintendo, Game Freak y Creatures Inc. El juego acumula alrededor de 700 millones de descargas y generó ingresos superiores a los 6.000 millones de dólares. Pero, además, fue una herramienta diseñada para otra cosa, que los jugadores desconocían y que limentaban sin saberlo. Es un enorme recopilador de datos sin consentimiento para entrenar sistemas de inteligencia artificial.
Mientras los usuarios del juego exploraban parques y calles de todas las ciudades del mundo para encontrar criaturas virtuales, en realidad sus datos geolocalizados e imágenes estaban alimentando un sistema de IA con el que, ahora, se guían robots autónomos en esas mismas calles. Ya están operativos, por ejemplo, para sistemas de deliverys sin humanos.
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La capa opaca del divertimiento funcionaba así: cada vez que un jugador escaneaba un punto de interés o utilizaba funciones de realidad aumentada, generaba imágenes y datos del entorno físico que se enviaban a los servidores de Niantic, la empresa desarrolladora de la IA en cuestión. En una década, con el aporte gratis de millones de personas, acumuló alrededor de 30.000 millones de imágenes procedentes de todo el planeta.
El resultado es el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS), una tecnología que permite determinar la ubicación exacta de un objeto o dispositivo con una precisión de centímetros sensiblemente superior a la que ofrece el GPS tradicional. Esta capacidad surge de la visión computacional, que compara en tiempo real lo que perciben los sensores de un robot o dispositivo móvil con la gigantesca base de datos visual generada por los jugadores.
Esas imágenes, con sus datos geográficos, tienen un valor especial porque fueron generadas desde la perspectiva de peatones. Eso incluye espacios a los que los automóviles no pueden acceder, como plazas, parques, senderos o interiores de complejos urbanos.
El inicio de todo fue a finales de 2020, cuando Niantic añadió discretamente la función de mapeo con realidad aumentada (AR Mapping).
Les pidió a los jugadores de Pokémon Go que escanearan objetos del mundo real (estatuas, escaparates, fuentes) caminando a su alrededor con la cámara encendida. Se presentó como una «investigación de campo», la de completar una tarea que daba recompensas dentro del juego.
La genialidad residía en la mecánica. Niantic podía indicar a los jugadores cualquier ubicación. Bastaba con asignarles una tarea y miles acudían corriendo con sus teléfonos en mano.
Cada uno de esos escaneos se subía a los servidores de Niantic con metadatos detallados: coordenadas GPS, ángulo de la cámara, orientación del teléfono, velocidad, dirección y datos de los sensores.
Cada escaneo parecía una acción rutinaria del juego. Pero combinados a través de millones de jugadores, formaron el mapa visual del mundo físico más detallado jamás creado.
Muy superior a Google Street View, que no podía enviar vehículos con cámara a esos lugares inaccesibles.
Una alianza poderosa
Niantic Spatial confirmó hace unos días que en febrero último había sellado una alianza con Coco Robotics, que fabrica robots para delivery y tiene sede en Santa Mónica, California. La novedosa tecnología de navegación se incorporará a las máquinas de reparto autónomo de la firma estadounidense.
El sistema de navegación visual (Visual Positioning Sistem – VPS) que desde ahora utilizan los robots de Coco emplean los datos recogidos durante años por Pokémon Go. Varias cámaras de vídeo incorporadas a los aparatos comparan lo que ven con el modelo visual del entorno elaborado por Niantic para orientarse, llegar hasta su destino y volver a su punto de partida de forma eficiente.
El sistema ya demostró su eficacia en las pruebas efectuadas en algunas grandes ciudades del mundo como Los Angeles, Chicago, Miami, Jersey o Helsinki. El problema es la forma en la que se obtuvieron los datos que procesa la IA para un mapeo detallado del mundo real. Quienes trataron durante años capturar a un Charmander o a un Psyduck, estaban contribuyendo a entrenar los sistemas y la logística para los deliverys autónomos.
Se estima que para el año 2022 ya había una cartografía con 100 millones de videos que fueron cargados a la plataforma por jugadores, desarrolladores y topógrafos. Para eso, dos años antes, Niantic había comprado el desarrollo 6D.ai, lo que le permitió acelerar la construcción de un mapa 3D dinámico del planeta junto a los datos de los servidores de Pokémon Go.
Un modelo que resuelve las limitaciones del GPS
«Nuestro VPS inicial fue construido con escaneos que los usuarios eligieron realizar en los juegos, pero ninguna fuente única define el modelo», señaló un portavoz de Niantic al portal especializado Decrypt.
«Lo que hace distintivo nuestro enfoque es la combinación de escala y detalle a nivel del suelo, y cada vez más, son los datos que generan nuestros clientes los que impulsan la precisión en los entornos que más les importan», completó el vocero.
El sistema será utilizado por Coco Robotics, fundada en 2020, en plena pandemia, que opera pequeños robots autónomos para el reparto de pedidos de comida y comercio minorista en barrios de Los Ángeles, Chicago, Miami y Helsinki.
Es que debido al aumento del tráfico, la construcción y otros obstáculos en las ciudades, las empresas de robótica están explorando los sistemas de posicionamiento basados en visión artificial para complementar la navegación GPS.
Con el GPS, las señales pueden rebotar en los edificios o desaparecer por completo en calles estrechas, lo que dificulta la navegación precisa de las máquinas autónomas. El VPS aborda este problema comparando imágenes de cámara con mapas visuales detallados del entorno, y puede ofrecer datos de ubicación mucho más confiables en condiciones donde el GPS falla. La pizza, así, llega antes y al lugar indicado.
El esquema se retroalimenta permanentemente: las imágenes que capturan las cámaras de los robots de Coco se integran de vuelta en el VPS, creando un bucle de mejora continua.