ポケモンGOコミュニティが投稿した8年間で1000万枚の画像
ゲーム「Pokémon Go」の開発元であるNianticが公開した情報によると、同社はモバイルゲーム、特に「Pokémon Go」と「Scaniverse」アプリケーションの画像データと地理座標を適用した大規模地理空間モデル（LGM）を開発している。
インターネットからのテキスト、音声、またはビデオデータを使用する従来の AI モデルとは異なり、LGM は過去 8 年間にユーザーから提供された 1,000 万を超える現実世界の場所の画像から構築されています。平均すると、毎週約 100 万件の新しいスキャンがプレイヤーによってアップロードされます。これらのスキャンのほとんどは歩行者の視点から行われ、車や街頭カメラではアクセスできないエリアの貴重なデータを提供します。
Niantic がさまざまな視点からのデータを活用して、正確な空間の 3D モデルを構築する方法を示した図
LGMモデル開発プロセス
Niantic は 5 年間にわたり、ビジュアル ポジショニング システム (VPS) の構築に注力してきました。このシステムでは、ユーザーの画像データから作成された 3D マップに基づいて、単一の画像から位置と方向を判断できます。ここから、LGM は大規模言語モデル (LLM) がテキストと自然言語を処理する方法と同様に、地理座標画像を通じて物理空間を処理するというさらに一歩進んだものとして考え出されました。
Niantic は、それぞれが特定の場所や視点を表す 5,000 万以上のニューラル ネットワークをトレーニングしたことを明らかにしました。これらのニューラル ネットワークは、合計 150 兆個のパラメータを持つ数千枚の画像をデジタル表現に圧縮します。 Niantic は、ローカル ネットワークを組み合わせることで、画像がこれまでにない角度から撮影された場合でも、LGM が世界中のあらゆる場所を認識できると期待しています。
Niantic は、LGM の威力を次のような例で説明しています。「教会の後ろに立っていて、モデルが正門しか認識しない場合、モデルはあなたがどこにいるかわかりません。しかし、LGM では世界中の何千もの教会からのデータを取得できます。これらの教会は同一ではありませんが、類似した建築的特徴を共有しています。 LGM はその知識を活用して特定します。」
LGM は現在の Lightship VPS 位置決めシステムの進化版であり、プレイヤーは仮想アイテムをセンチメートル単位の精度で現実空間に配置できるようになります。 Pokémon Goの Pokémon Playgrounds 機能はこの機能を実証しており、ポケモンを現実世界の場所に配置して他の人が見つけられるようにすることができます。
Niantic は、拡張現実 (AR) および複合現実 (MR) 製品のサポートに加えて、LGM はロボット工学、自動化、自律走行車、物流、宇宙計画など、他の多くの分野でも可能性を広げると述べている。
しかし、問題は、ポケモンGOのプレイヤーが、自分たちが生成したデータがAIの開発に使用されていることを十分に認識しているかどうかだ。このことはゲームの利用規約に記載されているかもしれませんが、詳細はつい最近になって公表されました。ゲーマーの間でプライバシーやデータの使用方法に関する懸念が高まる中、この事件は今後数カ月にわたってさまざまな反応を引き起こす可能性がある。
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出典: https://thanhnien.vn/niantic-dung-du-lieu-pokemon-go-de-phat-trien-mo-hinh-ai-dinh-vi-185241120235020012.htm
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