Niantic は、「大規模地理空間モデル」(LGM) と呼ばれる新しい AI モデルを開発しています。これは、「Pokémon Go」などのゲームでプレイヤーがアップロードした大量のスキャン データを使用して、高精度の 3D マップを構築し、コンピューターやロボットに新しい機能を提供します。世界を理解し、世界と交流する。 LGM の中核は、Niantic の Visual Positioning System (VPS) に基づいており、携帯電話の 1 枚の写真を通じて位置と方向を決定できます。そのデータ ソースは独自のもので、車両では到達できない歩行者の視点をカバーし、貴重なデータ リソースを提供します。 AI技術の開発。このテクノロジーは、プレーヤー データの大きな可能性を実証するだけでなく、将来の AI アプリケーションに新しい方向性を提供します。
最近、ナイアンティック（任天堂）は、「大規模地理空間モデル」（LGM）と呼ばれる新しい人工知能モデルを開発中であると発表しました。
このモデルは、Pokémon Go やその他の Niantic ゲームのプレイヤーがスマートフォン経由でアップロードした何百万ものスキャンデータを使用して構築されました。ナイアンティックによれば、この AI モデルにより、コンピューターとロボットはまったく新しい方法で世界を理解し、対話できるようになるという。
LGM の「空間インテリジェンス」は、Niantic が開発した Visual Positioning System (VPS) で使用されるニューラル ネットワークに基づいています。同社のブログ投稿によると、このシステムは、ユーザーがスキャンした興味深い場所の 3D マップに基づいて、携帯電話で撮影した 1 枚の画像の位置と方向を決定することができます。これらのデータは、歩行者の視点から取得され、車両が到達できない場所をカバーしているという点でユニークであることに注目する価値があります。
NianticのチーフサイエンティストであるVictor Prisacariu氏は、2022年の質疑応答で、プレイヤーが「Ingress」と「Pokémon Go」をプレイする際にアップロードしたデータが、同社の高忠実度の3D世界地図の構築に役立ったと、より明確に指摘した。これらの地図には、3D ジオメトリ (つまり、オブジェクトの形状) だけでなく、意味論的な理解 (たとえば、地面、空、木など、地図上にあるもの) も含まれます。
2016年に初めて「ポケモンGO」をダウンロードしたプレイヤーは、自分がアップロードしたデータが将来そのようなAI製品をサポートするとは思っていなかったかもしれませんが、テクノロジーの発展に伴い、これらのデータの価値が徐々に発見されつつあります。
公式ブログ: https://nianticlabs.com/news/largegeospatialmodel?hl=ja&_bhlid=4528b8205f253061720f30633407d8060dc88335
ハイライト:
Nianticは、プレイヤーデータを使用して3Dマップを構築する「大規模地理空間モデル」と呼ばれる新しいAIモデルを開発中です。
LGM は、携帯電話の画像から位置と方向を決定できるビジョン ポジショニング システムに基づいており、歩行者の視点や手の届きにくいエリアをカバーします。
このモデルの構築は、プレーヤー データがコンピューターやロボットを動かし、世界をより深く理解し、世界と対話できる可能性を示しています。
全体として、Niantic の LGM モデルは、空間理解とインタラクションにおいて人工知能に新たな可能性をもたらし、その成功はプレイヤーの長期的な貢献とデータ蓄積にもかかっています。 これは、今後の AI 開発においてゲームデータがますます重要な役割を果たすことを示しています。