Miles de jugadores de Pokémon GO han contribuido, sin saberlo, al desarrollo de una inteligencia artificial capaz de guiar robots autónomos por ciudades de todo el mundo.
Mientras exploraban parques y calles en busca de criaturas virtuales, sus datos y acciones estaban alimentando este sistema, gracias a la captura de imagenes y la movilidad a la que invita el juego.
Cómo los datos de Pokémon GO entrenaron a una IA
Desde su lanzamiento en 2016, Pokémon GO se convirtió en un fenómeno global. Millones de usuarios caminaron por ciudades y pueblos, con sus teléfonos en alto, para atrapar monstruos digitales y registrar Poképaradas o gimnasios. Sin embargo, detrás de cada partida se encontraba un mecanismo mucho más sofisticado.
Cada vez que un jugador escaneaba un punto de interés o utilizaba funciones de realidad aumentada, generaba imágenes y datos del entorno físico que eran enviados a los servidores de Niantic, la empresa desarrolladora.
Este proceso, repetido de forma masiva, permitió a Niantic recopilar una gran cantidad de información visual: se estima que a lo largo de casi una década se han acumulado aproximadamente 30.000 millones de imágenes procedentes de todo el mundo.
Los escaneos, aunque presentados en el juego como una forma de obtener recompensas, se convirtieron en el combustible para un proyecto de mapeo tridimensional sin precedentes.
El resultado es el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS), una tecnología que permite determinar la ubicación exacta de un objeto o dispositivo con una precisión de centímetros, muy superior a la que ofrece el GPS tradicional. Esta capacidad surge de la visión computacional, que compara en tiempo real lo que perciben los sensores de un robot o dispositivo móvil con la gigantesca base de datos visual generada por los jugadores.
En términos simples, mientras los usuarios jugaban y se divertían, estaban ayudando a crear un modelo tridimensional del mundo real que ahora es utilizado por sistemas de inteligencia artificial para navegar con exactitud por entornos urbanos complejos.
Cómo funcionan los robots que usan datos de Pokémon Go
Niantic, a través de su división Niantic Spatial, ha puesto en marcha alianzas con empresas como Coco Robotics para implementar su sistema de navegación visual en flotas de robots repartidores. Estos robots, presentes ya en ciudades como Los Ángeles, Chicago, Miami y Helsinki, utilizan el VPS entrenado con datos de Pokémon GO para desplazarse por calles, aceras y zonas urbanas sorteando obstáculos y localizando direcciones de entrega con gran precisión.
Los robots están equipados con cámaras que capturan imágenes en tiempo real, las cuales son comparadas con el mapa visual tridimensional elaborado por Niantic. De este modo, pueden orientarse, identificar caminos seguros y optimizar sus rutas de reparto.
Además, cada nuevo recorrido realizado por los robots alimenta nuevamente la base de datos de VPS, creando un bucle de mejora continua que perfecciona tanto la inteligencia artificial como el detalle del mapa digital.
Este sistema, basado en el crowdsourcing masivo, representa un cambio notable en la manera en que se generan y utilizan los mapas urbanos. Mientras otras empresas recurren a vehículos especializados para cartografiar ciudades, Niantic ha logrado que millones de personas actúen como sensores humanos, recopilando datos actualizados y precisos de manera constante y global.
Actualmente, los robots de reparto ya utilizan esta infraestructura para “ver” el mundo a través de los ojos de los jugadores, posicionándose con un margen de error de apenas unos centímetros, una hazaña que el GPS convencional no puede igualar.
El uso de estos datos ha generado un debate sobre los límites de la privacidad y el consentimiento en la era digital. Aunque los términos de servicio de Pokémon GO incluían la posibilidad de emplear la información generada por los jugadores para el desarrollo de nuevas tecnologías, la realidad es que la mayoría de los usuarios desconocía el alcance real de este permiso.
Niantic sostiene que estos datos son esenciales para mejorar la experiencia de realidad aumentada y que su uso está justificado por los términos aceptados por los usuarios.
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