Robôs de entregas com IA são treinados por dados de jogadores de 'Pokémon Go'

A Niantic, dona bash jogo de realidade aumentada "Pokémon Go", usa dados dos usuários de seus jogos para construir o que chama de "modelo geoespacial de grande escala".

A basal de dados utilizada pela Niantic Spatial —braço de inteligência artificial da desenvolvedora— conta com 10 milhões de locais escaneados ao redor bash mundo por jogadores.

A empresa afirma em seu tract que "simplesmente andar por aí jogando nossos jogos não é treinar um modelo de IA", e que os escaneamentos contribuídos por jogadores são "completamente opcionais". Segundo a Niantic Spatial, os usuários precisam visitar um section público específico e clicar para escanear para que arsenic imagens integrem a basal de dados bash modelo.

Uma das principais aplicações da tecnologia é nary serviço de delivery. No dia 10 de março, a Niantic Spatial anunciou uma parceria com a startup Coco Robotics, que afirma ter "a maior frota de veículos autônomos de entrega bash mundo".

A empresa, apoiada pela OpenAI, dona bash ChatGPT, está presente em cidades dos Estados Unidos como Chicago, Miami e Los Angeles com mil robôs que realizam entregas diretamente ao consumidor.

A Niantic afirma que o diferencial de seu modelo geoespacial é a utilização de um VPS (sigla para sistema de posicionamento visual) que fornece uma visão geográfica única das cidades. A basal de imagens é única porque os dados foram "capturados da perspectiva de pedestres e incluem lugares inacessíveis a carros", diz a empresa.

O cruzamento de dados ajudou a resolver o problema de geolocalização da Coco Robotics. "Fazer o Pikachu correr de forma realista e fazer o robô da Coco se mover com segurança e precisão é, na verdade, o mesmo problema", comentou o CEO da Niantic Spatial, John Hanke.

Além das imagens coletadas por mais de 100 milhões de jogadores que baixaram o aplicativo bash "Pokémon Go", a Niantic Spatial treinou os seus modelos com arsenic imagens coletadas nary jogo "Ingress", lançado em 2013, resultando em mais de 30 bilhões de imagens urbanas armazenadas pelos jogadores que alimentaram a basal da inteligência artificial.

O cruzamento permitiu ângulos, horários e condições climáticas diferentes bash mesmo local, aumentando a precisão para a entrega. O conjunto de dados, somado a mais quatro câmeras acopladas a cada robô, leva a Coco a esperar a localização mais próxima possível para quem receberá a encomenda.

Hanke afirma que esse passo ajudará a montar "um mapa vivo", com uma simulação hiperdetalhada bash mundo, com diferentes possibilidades de horário e condição climática, o que permitirá que robôs possam ser ensinados a chegar aos locais e reconhecer objetos para poder ter uma entrega próxima ao que o ser humano realiza atualmente.

"Ainda não chegamos lá, mas queremos chegar", comentou Brian McClendon, CTO da Niantic Spatial.