Сегодня 23 апреля 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Niantic обучит геопространственную ИИ-модель на данных игроков Pokémon Go

Niantic сообщила, что занимается разработкой «Большой геопространственной модели» (LGM), которая объединяет миллионы сканов, полученных со смартфонов игроков Pokémon Go и других продуктов компании. Модель поможет компьютерам и роботам по-новому понимать мир и взаимодействовать с ним.

 Источник изображения: nianticlabs.com

Источник изображения: nianticlabs.com

«Пространственный интеллект» LGM основан на нейросетях, разработанных в рамках «Системы визуального позиционирования» (Visual Positioning System — VPS) Niantic. Работе над VPS компания посвятила последние пять лет. Она позволяет на основе одного снимка с телефона определять местоположение и ориентацию автора съёмки, сравнивая данные со снимками, полученными другими людьми. Сегодня в базе Niantic более 10 млн отсканированных локаций по всему миру. «Эти данные уникальны, потому что получены с точки зрения пешехода и включают недоступные для автомобилей места», — говорится в блоге компании.

О работе над проектом главный научный сотрудник Niantic Виктор Присакариу (Victor Prisacariu) упомянул ещё в 2022 году: «Используя данные, которые загружают наши пользователи в таких играх как Ingress и Pokémon Go, мы создали высококачественные трёхмерные карты мира, которые включают как трёхмерную геометрию (или форму предметов), так и семантическое понимание (что находится на карте, например, земля, небо, деревья и т.д.)». Хотя едва ли игроки в Pokémon Go в 2016 году отдавали себе отчёт, что их данные будут использоваться для обучения ИИ.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Британские антимонопольщики дали ход коллективному «облачному» иску к Microsoft на £2 млрд 30 мин.
Selectel выпустила обновлённую ИИ-платформу с расширенными возможностями масштабирования моделей и внедрения в бизнес-процессы 45 мин.
VAST Data привлекла $1 млрд в раунде финансирования серии F 2 ч.
«На 100 % ещё ничего не утверждено»: Owlcat ответила на критику бета-версии The Expanse: Osiris Reborn 2 ч.
Иран обвинил США в выводе из строя маршрутизаторов Cisco и других производителей через скрытые бэкдоры 3 ч.
Anthropic: у нас нет «рубильника» от ИИ-моделей Claude в секретных системах Пентагона 3 ч.
«Один из величайших хаков»: энтузиастка запустила современный Linux на Windows 95 3 ч.
Google превратила Chrome в «автоматический браузер» — полноценного работника среды Workspace 4 ч.
OpenAI добавила в ChatGPT ИИ-агентов для бизнеса — они выполняют задачи без участия человека 4 ч.
Уровни сложности, ещё больше котов и полезные улучшения: для Crimson Desert вышел новый огромный патч 4 ч.
Bolt Graphics завершила проектирование графического чипа Zeus — он в разы превосходит RTX 5090 32 мин.
Nvidia до сих пор не поставила ни единого ускорителя H200 в Китай — их там не принимают 38 мин.
Популярность Galaxy S26 не спасёт мобильное подразделение Samsung от больших убытков в этом году 39 мин.
IonQ выпустила «квантовых котиков» в мир — раскрыла секреты создания безотказных квантовых компьютеров 42 мин.
Gartner: нефтяной кризис не затормозит IT-индустрию — в ИИ готовы вкладываться все 55 мин.
Война США и Ирана ударила по рынку чипов — возник дефицит сырья для литографии 3 ч.
Gigabyte представила мощный ноутбук Gaming A18 Pro с GeForce RTX 5080 для игр и ИИ 3 ч.
40 000 сотрудников Samsung вышли на протест, требуя премии до $400 000 в год 3 ч.
«Лаборатория Касперского» выявила аппаратную уязвимость в чипах Qualcomm Snapdragon 3 ч.
Светлое будущее чипов: TSMC создаст по-настоящему интегрированную кремниевую фотонику 4 ч.