Американская компания Niantic, получившая известность как создатель AR-игр Pokémon Go и Ingress, сообщила о разработке инновационной модели искусственного интеллекта, предназначенной для навигации в реальном мире. В качестве основы для создания этой технологии разработчики использовали данные, собранные огромным количеством игроков Pokémon Go и Ingress за последние годы.

В официальном заявлении компании говорится, что концепция создаваемой Большой геопространственной модели (Large Geospatial Model, LGM) основывается на подходе больших языковых моделей (LLM).

Если большинство популярных сегодня больших языковых моделей хорошо справляются с анализом и генерацией текста, созданием изображений, то большие геопространственные модели идут ещё дальше. С их помощью можно моделировать трёхмерные объекты, которые будут привязаны к определённым географическим точкам, при этом полностью сохранятся их масштабные характеристики.

В отличие от стандартных трёхмерных моделей, создающих абстрактные объекты, применение геопространственной ИИ-модели позволит разрабатывать карты нового поколения, где в глобальном масштабе будут связаны объекты и сцены.

Например, LGM сможет самостоятельно определять, как выглядит задняя часть здания, опираясь на обучение с использованием тысяч фотографий аналогичных построек из реального мира.

В компании Niantic заявили, что созданная ими технология базируется на Lightship Visual Positioning System (VPS) — системе, которая обеспечивает максимально точное закрепление виртуальных объектов в реальном мире.

Благодаря игрокам Pokémon Go и Ingress разработчик смог собрать свыше 10 млн отсканированных локаций в разных точках мира, некоторые из которых уже доступны через сервис VPS. Каждый день компания получает около миллиона новых сканов, содержащих сотни фотографий. Эта информация поступает из игр и приложения Scaniverse для 3D-сканирования.

Представители Niantic сообщили журналистам, что в будущем большие геопространственные модели будут применяться в различных сферах деятельности. Например, они помогут улучшить навигацию, в том числе пешеходную, а также окажут неоценимую помощь в создании нового контента. Кроме того, LGM, вероятно, будут использовать профильные организации для оптимизации логистических маршрутов.

Ещё по теме: