Tus partidas al popular juego de móviles han ayudado a entrenar a un robot de reparto a domicilio
Llevamos casi una década capturando Pokémon en el mega éxito para juegos móviles que firmaba Niantic allá por 2016. Pokémon GO se ha convertido en una killer app para todo smartphone que sea propiedad de un aficionado a la saga de Nintendo, y que ha sido la gallina de los huevos de oro para su desarrolladora. Pero parece ser también que parte de los datos generados por los jugadores mientras interactuaban con el mundo real -especialmente al usar funciones de realidad aumentada o escanear ubicaciones del juego- han servido para desarrollar una nueva tecnología de geolocalización pensada para la entrega y reparto a domicilio de pedidos.
Y es que Niantic Spatial, la división creada por la compañía para desarrollar tecnología basada en IA y datos espaciales, ha utilizado la enorme cantidad de material visual recogido en Pokémon GO para crear el sistema de guía de su nueva creación: los robots de reparto Coco. Estos han prescindido de depender únicamente de la tradicional tecnología GPS y utilizan un sistema de modelado del entorno construido a partir de los datos generados por los jugadores del juego para móviles durante todos estos años.
30.000 millones de imágenes de Pokémon GO para reparto
La forma en la que se han recogido estos datos es la siguiente: muchas de las interacciones que se realizan en Pokémon GO -sobre todo aquellas relacionadas con funciones de realidad aumentada y el escaneo de Poképaradas y otros puntos de interés- generan imágenes y datos del entorno que quedan registrados por los servidores del juego. A lo largo de casi una década, Niantic ha ido acumulando una gigantesca cantidad de material visual procedente de ciudades, barrios y también de poblaciones más pequeñas repartidas por todo el mundo.
En suma, estaríamos hablando de aproximadamente 30.000 millones de imágenes de calles, caminos y vecindarios que conducen a puntos de interés que los jugadores visitaban en el juego. Con esa enorme base de datos se ha construido un sistema de modelado del entorno tridimensional mucho más preciso que el tradicional GPS, con una precisión de centímetros a la hora de determinar la posición exacta de un punto en el espacio.
Esta información se ha empleado para implementar un sistema de navegación visual, (o Visual Positioning Sistem) que utilizarían los robots de la firma Coco Robotics. Estos dispositivos diseñados para el reparto de mercancías a particulares y domicilios emplean los datos recogidos durante años y, mediante varias cámaras de vídeo incorporadas, pueden comparar lo que ven con ese modelo visual del entorno para orientarse, llegar hasta su destino y volver a su punto de partida de la forma más eficiente posible.
Un sistema algo polémico para recoger información
Si bien no se puede negar que esta tecnología es útil y bastante eficiente por las pruebas que ya se han efectuado en algunas grandes ciudades del mundo (Los Angeles, Chicago, Miami, Jersey o Helsinki, como destaca el portal tecnológico TechSpot), la forma en la que se han obtenido esos datos también ha abierto cierto debate.
Muchas personas que han jugado a Pokémon GO durante estos años probablemente no eran conscientes de que parte de los datos generados por sus interacciones con el entorno podían acabar contribuyendo al desarrollo de una tecnología con aplicaciones fuera del propio videojuego. Aunque la tecnología de posicionamiento visual (VPS) que utilizan estos sistemas no es nueva, tradicionalmente se ha construido mediante programas específicos en los que los participantes sabían que estaban contribuyendo a crear mapas visuales del entorno.
En este caso, el enorme volumen de datos procede en gran medida de las interacciones realizadas por millones de jugadores dentro de un videojuego. Y parte de la polémica viene precisamente de ahí: difícilmente los jugadores de Pokémon GO podían imaginar que, mientras capturaban criaturas por sus barrios, también estaban ayudando a mapear sus ciudades para entrenar sistemas que ahora utilizan robots de reparto.
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