VocĂȘ jĂĄ jogou PokĂ©mon Go? O jogo viralizou quando foi lançado em 2016, utilizando uma tecnologia que inovadora de navegação no mundo real. Os jogadores andam pela cidade para capturar novas criaturas e batalhar com oponentes.
No Brasil, a febre ocasionou um bocado de situaçÔes inusitadas, como condiçÔes que atraĂam usuĂĄrios para a CracolĂąndia de SĂŁo Paulo ou para o interior do Senado durante a ComissĂŁo que discutia o impeachment.
O sucesso caiu depois de alguns meses, mas o jogo mantĂ©m uma base fiel de usuĂĄrios atĂ© hoje. Agora, a empresa por trĂĄs do PokĂ©mon Go, a Niantic, anunciou que estĂĄ utilizando os dados coletados pelo jogo para criar um modelo de IA capaz de compreender e navegar pelo mundo fĂsico.
Em uma postagem de blog, a Niantic diz que estĂĄ construindo um Large Geospaciel Model (LGM), ou âModelo Geoespacial Grandeâ. O nome Ă© uma referĂȘncia direta aos Large Language Models (LLMs), treinados em grandes quantidades de texto extraĂdo da Internet para processar e produzir linguagem natural. Ă esse tipo de tecnologia que embasa ferramentas de IA como o Chat GPT e o Gemini.
A nova ferramenta deve ser capaz de se localizar e compreender espaços tridimensionais de uma forma mais complexa do que a atual. Quando diferentes jogadores escaneiam um mesmo local, o jogo começa a construir uma base de dados que compreende aquele local sob diferentes ùngulos, luzes e épocas do ano.
Para a empresa, tambĂ©m Ă© relevante que os locais em que os jogadores navegam, geralmente, nĂŁo sĂŁo acessĂveis por carros. Justamente por isso, sĂŁo espaços mais difĂceis de serem mapeados â a nĂŁo ser que vocĂȘ seja uma empresa com um acervo de mais de 10 milhĂ”es de locais no mundo.

âA LGM permitirĂĄ que os computadores nĂŁo apenas percebam e compreendam espaços fĂsicos, mas tambĂ©m interajam com eles de novas maneiras, formando um componente essencial dos Ăłculos de realidade aumentada e de outros campos, incluindo robĂłtica, criação de conteĂșdo e sistemas autĂŽnomos.â diz o post no blog da Niantic.Â
A Niantic afirma que a inteligĂȘncia artificial geoespacial âse tornarĂĄ o futuro sistema operacional do mundo.â O post cita um exemplo prĂĄtico que ilustra o que a LGM deve ser capaz de compreender:
âImagine-se atrĂĄs de uma igreja. Vamos supor que o modelo local mais prĂłximo tenha visto apenas a entrada da frente dessa igreja e, portanto, nĂŁo serĂĄ capaz de dizer onde vocĂȘ estĂĄ. O modelo nunca viu a parte de trĂĄs do prĂ©dio. Mas, em escala global, vimos muitas igrejas, milhares delas, todas capturadas por seus respectivos modelos locais em outros lugares do mundo. Nenhuma igreja Ă© igual Ă outra, mas muitas compartilham caracterĂsticas comuns. Um LGM Ă© uma forma de acessar esse conhecimento distribuĂdo.â
Assim, o sistema seria capaz de compreender o conceito da igreja e utilizar o conhecimento genĂ©rico sobre esse tipo de local para fazer suposiçÔes, mesmo sem saber informaçÔes especĂficas.
Um sistema de IA desse tipo poderia orientar robĂŽs a navegarem autonomamente pelo mundo, uma capacidade que pode ser valiosa por vĂĄrias razĂ”es â seja para entregar encomendas em vizinhanças ou armas em campos de guerra.
A obtenção dos dados
Segundo a empresa, os dados utilizados para treinar a IA foram obtidos em uma interação especĂfica de escaneamento local, e nĂŁo em qualquer interação do jogo.Â
âEsse recurso de escaneamento Ă© totalmente opcional â as pessoas precisam visitar um local especĂfico acessĂvel ao pĂșblico e clicar para escanear. Isso permite que a Niantic ofereça novos tipos de experiĂȘncias de realidade aumentada para as pessoas aproveitarem. O simples fato de andar por aĂ jogando nossos jogos nĂŁo treina um modelo de IA.â, afirma um adendo que foi acrescentado ao post apĂłs a repercussĂŁo do anĂșncio.
Esse tipo de escaneamento Ă© o que permite o funcionamento de recursos como o âPokĂ©mon Playgroundsâ, em que o usuĂĄrio pode colocar um PokĂ©mon em um local especĂfico, e ele permanecerĂĄ lĂĄ, para que outros vejam e interajam. Com o mapeamento detalhado dos espaços, a correlação entre os locais do mundo virtual e do mundo real chega a ter âprecisĂŁo de centĂmetrosâ.
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Fonte: abril