Você já jogou Pokémon 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 situações inusitadas, como condições que atraíam usuários para a Cracolândia de São Paulo ou para o interior do Senado durante a Comissão que discutia o impeachment.
O sucesso caiu depois de alguns meses, mas o jogo mantém uma base fiel de usuários até hoje. Agora, a empresa por trás do Pokémon Go, a Niantic, anunciou que está utilizando os dados coletados pelo jogo para criar um modelo de IA capaz de compreender e navegar pelo mundo físico.
Em uma postagem de blog, a Niantic diz que está construindo um Large Geospaciel Model (LGM), ou “Modelo Geoespacial Grande”. O nome é uma referência direta aos Large Language Models (LLMs), treinados em grandes quantidades de texto extraído da Internet para processar e produzir linguagem natural. É 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 ângulos, luzes e épocas do ano.
Para a empresa, também é relevante que os locais em que os jogadores navegam, geralmente, não são acessíveis por carros. Justamente por isso, são espaços mais difíceis de serem mapeados – a não ser que você seja uma empresa com um acervo de mais de 10 milhões de locais no mundo.
“A LGM permitirá que os computadores não apenas percebam e compreendam espaços físicos, mas também interajam com eles de novas maneiras, formando um componente essencial dos óculos de realidade aumentada e de outros campos, incluindo robótica, criação de conteúdo e sistemas autônomos.” diz o post no blog da Niantic.
A Niantic afirma que a inteligência artificial geoespacial “se tornará o futuro sistema operacional do mundo.” O post cita um exemplo prático que ilustra o que a LGM deve ser capaz de compreender:
“Imagine-se atrás de uma igreja. Vamos supor que o modelo local mais próximo tenha visto apenas a entrada da frente dessa igreja e, portanto, não será capaz de dizer onde você está. O modelo nunca viu a parte de trás do prédio. Mas, em escala global, vimos muitas igrejas, milhares delas, todas capturadas por seus respectivos modelos locais em outros lugares do mundo. Nenhuma igreja é igual à outra, mas muitas compartilham características comuns. Um LGM é uma forma de acessar esse conhecimento distribuído.”
Assim, o sistema seria capaz de compreender o conceito da igreja e utilizar o conhecimento genérico sobre esse tipo de local para fazer suposições, mesmo sem saber informações específicas.
Um sistema de IA desse tipo poderia orientar robôs a navegarem autonomamente pelo mundo, uma capacidade que pode ser valiosa por várias razões – 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 específica de escaneamento local, e não em qualquer interação do jogo.
“Esse recurso de escaneamento é totalmente opcional – as pessoas precisam visitar um local específico acessível ao público e clicar para escanear. Isso permite que a Niantic ofereça novos tipos de experiências de realidade aumentada para as pessoas aproveitarem. O simples fato de andar por aí jogando nossos jogos não treina um modelo de IA.”, afirma um adendo que foi acrescentado ao post após a repercussão do anúncio.
Esse tipo de escaneamento é o que permite o funcionamento de recursos como o “Pokémon Playgrounds”, em que o usuário pode colocar um Pokémon em um local específico, e ele permanecerá lá, 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 “precisão de centímetros”.
window.NREUM||(NREUM={});NREUM.info={“beacon”:”bam.nr-data.net”,”licenseKey”:”a715cdc143″,”applicationID”:”420428730″,”transactionName”:”YF1WYRNXWxJZABFRVlkXdVYVX1oPFxAMVl5bXQ==”,”queueTime”:0,”applicationTime”:620,”atts”:”TBpBF1tNSE0aAkcCQkpF”,”errorBeacon”:”bam.nr-data.net”,”agent”:””}
Fonte: abril