Сегодня 01 сентября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → pokemon go

Игроки в Pokemon Go годами неосознанно обучали роботов-курьеров

Почти десять лет прошло с тех пор, как игра Pokemon Go дала пользователям возможность находить в реальном мире виртуальные объекты. Приложение с поддержкой дополненной реальности побудило сотни миллионов игроков бродить по паркам, автостоянкам и другим местам в поисках покемонов. Прошли годы и пик популярности игры остался позади, но теперь оказалось, что ловля цифровых существ сможет помочь роботам-курьерам быстрее доставлять заказы.

 Источник изображения: Niantic

Источник изображения: Niantic

На этой неделе Niantic Spatial, часть стоящей за Pokemon Go команды, объявила о партнёрстве с компанией Coco Robotics, которая занимается производством роботов для доставки продуктов питания на короткие расстояния. В скором времени эти роботы будут перемещаться по улицам, используя систему визуального позиционирования (VPS) от Niantic. По данным источника, эта система способна определять местоположение с точностью до нескольких сантиметров, просто «глядя» на близлежащие здания и другие ориентиры. Система VPS компании Niantic обучалась на более чем 30 млрд изображений, сделанных игроками в Pokemon Go. Разработчики уверяют, что она поможет роботам лучше ориентироваться в местах, где GPS неэффективен.

Другими словами, всё то время, которое пользователи Pokemon Go проводили, бродя по окрестностям городов, теперь будет определять, насколько быстро робот-курьер сможет доставить тот или иной заказ. Это яркий пример того, как краудсорсинговые данные, собранные, казалось бы, для одной цели, могут быть перепрофилированы спустя годы для чего-то совершенно нового.

«Оказалось, что задача заставить Пикачу реалистично бегать повсюду и задача заставить робота Coco безопасно и точно перемещаться в реальном мире — это, по сути, одна и та же задача», — заявил генеральный директор Niantic Spatial Джон Ханке (John Hanke) во время недавнего интервью для MIT Technology Review.

В отличие от работающего на основе спутников GPS, система VPS определяет местоположение объекта на основе его окружения. Это делает Pokemon Go особенно полезным источником данных, поскольку игрокам приходилось добираться до разных мест и направлять камеры своих смартфонов под разными углами в точке обнаружения покемона. Эти картографические усилия получили импульс в 2020 году, когда в приложении появился раздел «Полевые исследования», который побуждал игроков снимать реальные статуи и другие достопримечательности в обмен на внутриигровые награды.

 Источник изображения: Coco Robotics

Источник изображения: Coco Robotics

Знали об этом игроки или нет, но собранные ими данные позволили сформировать 3D-модели объектов из реального мира, ставшие основой для обучения VPS-системы Niantic. Больше данных означает повышение точности. Поскольку компания собирала сканы одних и тех же мест от множества разных пользователей, у разработчиков была возможность запечатлеть одни и те же места в разных погодных условиях, при разном освещении, под разными углами и с разной высоты. Очевидно, недостатка в данных не было. На пике популярности в 2016 году Pokemon Go насчитывала около 230 млн активных пользователей в месяц. Хотя сейчас Pokemon Go не так популярна, в неё по-прежнему играют около 50 млн человек.

Niantic и Coco делают ставку на то, что данные Pokemon Go помогут роботам-курьерам точно определять своё местоположение, просто глядя на окружающие их ориентиры. Хотя многие автономные роботы сейчас в той или иной мере полагаются на GPS для навигации, спутниковая система не всегда надёжна. Роботы-курьеры, протестированные в университетских городках, часто терялись и с трудом справлялись с переходом через дорогу на другую сторону улицы. Из-за этого доставка заказов может задерживаться. Причём нестабильная работа GPS может наблюдаться не только в отдалённых районах, но и в густонаселённых городах с большим количеством зданий, создающих препятствия для прохождения сигналов связи. Идея Coco в том, чтобы роботы-курьеры задействовали систему VPS и четыре камеры для получения значительно более точных данных об окружающей обстановке.

В более обширном масштабе Niantic рассматривает партнёрство с Coco, как часть долгосрочных усилий по созданию «живой карты» мира. Как только роботы с системой VPS от Niantic выйдут на улицы, они станут собирать ещё больше информации, которая может использоваться для повышения точности работы модели VPS.

Создатель Monopoly Go нацелился на покупку Pokemon Go и всего игрового бизнеса Niantic за 3,5 миллиарда долларов

Американской компании Niantic до сих пор не удалось повторить успех своей мобильной игры с элементами дополненной реальности Pokemon Go и, по данным издания Bloomberg, пытаться она больше не собирается.

 Источник изображений: Niantic

Источник изображений: Niantic

По данным нескольких информаторов Bloomberg, Niantic ведёт переговоры о продаже своего игрового бизнеса компании Scopely (Monopoly Go), которая с 2023 года принадлежит Savvy Games Group из Саудовской Аравии.

Согласно одному из источников с информацией о ходе переговоров, сумма сделки может составить $3,5 млрд. Соглашение будет включать Pokemon Go и другие мобильные игры Niantic.

Bloomberg добавляет, что сделка между Niantic и Scopely может быть анонсирована в ближайшие недели, однако одновременно с этим уверенности, что стороны достигнут соглашения, нет.

 Peridot

Peridot

Pokemon Go вышла в июле 2016 года на iOS и Android, став хитом мирового масштаба и самой успешной (по загрузкам и доходам) игрой с элементами дополненной реальности в истории.

Последующие проекты Niantic такой популярности не снискали — выпущенная в 2019 году Harry Potter: Wizards Unite, например, была закрыта уже в 2022-м, а NBA All-World приказала долго жить спустя всего несколько месяцев после релиза.

В середине 2023 года Niantic сократила 230 человек (вдобавок к 85−90 сотрудникам в середине 2022-го), закрыла подразделение в Лос-Анджелесе и находившуюся в разработке Marvel World of Heroes.

Niantic обучит геопространственную ИИ-модель на данных игроков Pokémon Go

Niantic сообщила, что занимается разработкой «Большой геопространственной модели» (LGM), которая объединяет миллионы сканов, полученных со смартфонов игроков Pokémon Go и других продуктов компании. Модель поможет компьютерам и роботам по-новому понимать мир и взаимодействовать с ним.

 Источник изображения: nianticlabs.com

Источник изображения: nianticlabs.com

«Пространственный интеллект» LGM основан на нейросетях, разработанных в рамках «Системы визуального позиционирования» (Visual Positioning System — VPS) Niantic. Работе над VPS компания посвятила последние пять лет. Она позволяет на основе одного снимка с телефона определять местоположение и ориентацию автора съёмки, сравнивая данные со снимками, полученными другими людьми. Сегодня в базе Niantic более 10 млн отсканированных локаций по всему миру. «Эти данные уникальны, потому что получены с точки зрения пешехода и включают недоступные для автомобилей места», — говорится в блоге компании.

О работе над проектом главный научный сотрудник Niantic Виктор Присакариу (Victor Prisacariu) упомянул ещё в 2022 году: «Используя данные, которые загружают наши пользователи в таких играх как Ingress и Pokémon Go, мы создали высококачественные трёхмерные карты мира, которые включают как трёхмерную геометрию (или форму предметов), так и семантическое понимание (что находится на карте, например, земля, небо, деревья и т.д.)». Хотя едва ли игроки в Pokémon Go в 2016 году отдавали себе отчёт, что их данные будут использоваться для обучения ИИ.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Google начала навязывать ИИ-режим в поиске — некоторые развёрнутые ответы от ИИ теперь показываются автоматически 23 мин.
Календарь релизов — 31 августа – 6 сентября: The Blood of Dawnwalker, Onimusha и Serious Sam 43 мин.
Балканизация виртуализации: VMware теряет клиентов из-за стратегии Broadcom, но та не собирается ничего менять 47 мин.
Недавнее обновление для Windows 11 сломало курсор и обои рабочего стола 57 мин.
В ранний доступ Steam ворвалась Breathedge 2 — приключенческая комедийная игра о выживании в космосе 2 ч.
OpenClaw обновился до версии 2.0 — запуск ИИ-агентов стал проще, а управлять ими теперь могут сразу несколько человек 3 ч.
DLSS 5 заработала на видеокартах GeForce RTX 2000 и RTX 3000, но очень медленно 6 ч.
ЕС поставил ChatGPT в один ряд с крупнейшими онлайн-платформами — ответственность OpenAI возрастёт 7 ч.
ИИ-направление принесло Cloud.ru более половины выручки в I полугодии 2026 года 7 ч.
Instagram объявила войну ИИ-аккаунтам, выдающим себя за реальных людей 7 ч.
Новая статья: 10 флагманских процессоров Intel за 10 лет 2 мин.
AOC выпустила 27-дюймовый игровой монитор Agon AGP277KXM с подсветкой Mini-LED и двумя режимами: 5K@180 Гц и 1440p@360 Гц 4 мин.
Apple потеряла ключевого руководителя накануне смены гендира: Фил Шиллер оставил пост главы App Store 59 мин.
Meta внедряет роботов в ЦОД для замены людей, но пока процесс идёт очень медленно 6 ч.
CXMT запустила пробное производство памяти HBM3E 6 ч.
Никому ни слова: операторы ЦОД в США всё чаще заключают тайные соглашения в властями, прикрываясь NDA 7 ч.
Российским операторам разрешили строить 5G на частотах LTE — сети скоро появятся в городах-миллионниках 8 ч.
TSMC намерена в 50 раз повысить производительность ИИ-систем — помогут 3D-чипы и кремниевая фотоника 8 ч.
G.Skill представила комплект Flare X5X DDR5-6000 с технологией разгона AMD EXPO ULL для систем на Ryzen 10 ч.
Очередная доставка астронавтов и космонавта на МКС задержится из-за технических проблем у корабля SpaceX Dragon 11 ч.