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Desde hace varios a\u00f1os, la empresa Niantic<\/strong>creador del famoso juego Pok\u00e9mon Ir<\/strong>ha recopilado una cantidad impresionante de datos a trav\u00e9s de millones de jugadores. Esta informaci\u00f3n, proveniente de exploraciones visuales<\/strong> de diferentes lugares del mundo, se utilizan hoy en d\u00eda para desarrollar un sistema de Navegaci\u00f3n innovadora y potente.<\/strong>.<\/p>\n Desde el lanzamiento de Pok\u00e9mon Go en 2016, Niantic ha invitado a sus jugadores a participar activamente en la creaci\u00f3n de escaneos de su entorno<\/strong>. Estos escaneos incluyen no s\u00f3lo puntos de referencia conocidos sino tambi\u00e9n lugares comunes que los jugadores capturan en sus caminatas. Con la c\u00e1mara de su tel\u00e9fono, encuadran puentes, estatuas o edificios importantes desde diferentes \u00e1ngulos. Esta pr\u00e1ctica, a menudo vista como parte integral del juego, permite a Niantic recopilar datos valiosos sobre la disposici\u00f3n espacial de ciudades y paisajes naturales.<\/p>\n \u201cDurante los \u00faltimos cinco a\u00f1os, hemos preparado nuestro ‘Sistema de posicionamiento visual<\/strong>‘. Este \u00faltimo utiliza la m\u00e1s m\u00ednima imagen de un tel\u00e9fono para determinar su posici\u00f3n y orientaci\u00f3n en un mapa 3D creado por personas que escanearon lugares interesantes en nuestros juegos y en Scaniverse\u201d, afirma un comunicado de prensa oficial de Niantic.<\/p>\n EL Sistema de posicionamiento visual<\/strong> (VPS) de Niantic ofrece una innovaci\u00f3n significativa en el campo de la cartograf\u00eda y la navegaci\u00f3n. A diferencia de los sistemas GPS tradicionales que utilizan sat\u00e9lites para proporcionar coordenadas globales, este VPS se basa en una comprensi\u00f3n visual de los entornos. Al comparar las im\u00e1genes tomadas por los usuarios, este sistema puede determinar con precisi\u00f3n d\u00f3nde se encuentra una persona incluso en \u00e1reas menos fotografiadas.<\/p>\n El objetivo de Niantic era entrenar un modelo geoespacial grande capaz de interpretar cualquier \u00e1ngulo de una ubicaci\u00f3n determinada. Hasta ahora, se han escaneado 10 millones de sitios en todo el mundo, lo que ha hecho posible crear una base de datos visual gigantesca. Con 50 millones de redes neuronales entrenadas, esta tecnolog\u00eda promete cubrir casi un mill\u00f3n de ubicaciones distintas.<\/p>\n Las implicaciones de LGM no se limitan a la simple navegaci\u00f3n. La capacidad del modelo de \u201cir m\u00e1s all\u00e1 de lo ya visto\u201d abre el camino a usos variados, como gafas de realidad aumentada<\/strong>all\u00e1 rob\u00f3tica<\/strong>creaci\u00f3n de contenidos digitales e incluso sistemas aut\u00f3nomos. Gracias a las im\u00e1genes coherentes obtenidas de m\u00faltiples escaneos, Niantic es capaz de reconstruir entornos completos, facilitando as\u00ed la interacci\u00f3n entre ordenadores y espacios p\u00fablicos.<\/p>\n Niantic describe un ejemplo sorprendente de esta tecnolog\u00eda cuando una persona observa la parte trasera de una iglesia. Incluso si previamente solo se hubiera realizado un escaneo de la fachada, el modelo se puede extrapolar compar\u00e1ndolo con todas las dem\u00e1s iglesias escaneadas en otros lugares, proporcionando una representaci\u00f3n precisa del \u00e1rea menos documentada.<\/p>\n Inicialmente, el \u00e9xito de Niantic se bas\u00f3 principalmente en el lanzamiento de Pok\u00e9mon Go, un juego que fusionaba el mundo real con atractivos elementos virtuales. Los jugadores exploran su entorno en busca de criaturas digitales, mientras, sin saberlo, contribuyen a enriquecer el modelo geoespacial<\/strong> de la empresa. Esta dualidad interactiva permiti\u00f3 a Niantic recopilar una cantidad significativa de datos visuales.<\/p>\n El desarrollo de este modelo es de crucial importancia para el futuro de las tecnolog\u00edas inmersivas como realidad aumentada<\/strong>. Al mejorar la precisi\u00f3n de las interacciones digitales superpuestas a entornos reales, los usos posibles se ampl\u00edan enormemente, desde entretenimiento hasta servicios p\u00fablicos cotidianos.<\/p>\n Fuera de los videojuegos, el potencial del gran modelo geoespacial inspira a varios sectores. en el campo de rob\u00f3tica<\/strong>por ejemplo, comprender y navegar en el espacio p\u00fablico utilizando datos visuales ricos podr\u00eda hacer que las m\u00e1quinas sean m\u00e1s inteligentes y aut\u00f3nomas, capaces de evolucionar en entornos complejos sin requerir supervisi\u00f3n humana constante.<\/p>\n Cuando se trata de seguridad, los sistemas aut\u00f3nomos pueden resultar especialmente \u00fatiles. Dotados de la capacidad de percepci\u00f3n que ofrece LGM, los veh\u00edculos aut\u00f3nomos o drones podr\u00edan navegar con mayor precisi\u00f3n en entornos urbanos, reduciendo as\u00ed el riesgo de accidentes o colisiones.<\/p>\n A medida que la tecnolog\u00eda avance y surjan nuevas aplicaciones, la infraestructura visual construida por Niantic a trav\u00e9s del escaneo de jugadores continuar\u00e1 expandi\u00e9ndose y diversific\u00e1ndose. Esto potencialmente transformar\u00e1 la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea, haciendo que nuestros entornos sean cada d\u00eda m\u00e1s conectados e inteligentes.<\/p>\n<\/div>\nRecopilaci\u00f3n masiva de datos por parte de usuarios de Pok\u00e9mon Go<\/h2>\n
El sistema de posicionamiento visual: un gran avance<\/h2>\n
Varias aplicaciones del gran modelo geoespacial<\/h2>\n
Una tecnolog\u00eda imprescindible para la realidad aumentada<\/h2>\n
Beneficios m\u00e1s all\u00e1 del sector del entretenimiento<\/h2>\n