Treinadores de IA: Pokémon Go vai usar dados de jogadores para ensinar robôs de entrega
Imagens de games como Pokémon Go alimentam sistemas de IA e tornam entregas mais precisas
Treinadores de IA: Pokémon Go vai usar dados de jogadores para ensinar robôs de entrega | Divulgação
Aquilo que começou como um jogo virou base para tecnologia de ponta. Dados coletados por milhões de jogadores de Pokémon Go estão sendo usados para treinar sistemas de inteligência artificial que ajudam robôs de entrega a navegar pelas cidades.
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Siga no Google DiscoverO movimento mostra como a IA já conecta entretenimento, dados e aplicações reais no dia a dia.
Como jogadores ajudam a treinar a IA
A Niantic Spatial, desenvolvedora do Pokémon Go, criou uma base global com milhões de locais escaneados por usuários.
Segundo a empresa, esses registros são feitos de forma opcional dentro do jogo. Ao escanear ambientes reais, os jogadores contribuem para a construção de um modelo geoespacial detalhado.
Além disso, a desenvolvedora traz que a base de dados já reúne milhões de locais escaneados por usuários ao redor do mundo, formando um dos maiores conjuntos de dados geoespaciais para treinamento de inteligência artificial.
Mapa realista das cidades
O diferencial dessa tecnologia está na qualidade dos dados. Ao contrário de mapas tradicionais, capturados por carros, essas imagens vêm da perspectiva de quem está andando pelas ruas. Isso permite registrar:
- Diferentes ângulos
- Horários variados
- Mudanças de iluminação e clima
Segundo o MIT Technology Review Brasil, esse cruzamento de dados cria representações muito mais próximas do mundo real.
Do jogo para o mundo físico
A aplicação prática já começou. A Niantic firmou parceria com a Coco Robotics, empresa de robôs de entrega que atua em cidades como Los Angeles, Miami e Chicago.
Com o uso desses dados, os robôs conseguem:
- Navegar com mais precisão
- Reconhecer ambientes
- Evitar obstáculos com mais eficiência
Como destacou o CEO da Niantic Spatial, o desafio de movimentar um personagem no jogo e um robô na rua é, essencialmente, o mesmo.
O objetivo da tecnologia vai além de mapas tradicionais. A proposta é criar um “mapa vivo”, ou seja, um sistema capaz de simular o mundo em diferentes condições, como horários e climas variados.
Segundo a empresa, isso permite treinar a IA para situações reais, aumentando a eficiência das operações.
