Niantic 以 Pokemon Go 玩家资料打造地理空间 AI 模型

Pokemon Go

Niantic 宣布,它正在构建一个新的「大型地理空间模型」(Large Geospatial Model,LGM)。该模型以来自 Pokémon Go 等 Niantic 游戏的玩家手机所拍摄的数百万张扫描图像为训练基础,可以让电脑和 AI 以全新的方式理解世界,并与之互动。

那到底这个 LGM 是什么呢?Niantic 解释,就像大型语言模型(LLM)是以大量的文字为基础进行训练,让 AI 模型可以预测接续一段文字的下一个字是什么类似,LGM 则是以现有的地理和空间资讯基础,让 AI 可以去「猜测」在没有资料的地方,应该是长什么样子。举例来说,当 LGM 以一个城市的建筑为基础进行训练的话,这个模型就会知道这个城市建筑的整体「风格」,如果碰到某栋建筑没有背面的图资时,LGM 就能依照训练的模型,去猜测背面的样子,从而在缺少资讯的情况下,建构出完整的虚拟城市。

LGB 是 Niantic 整体视觉定位系统(Visual Positioning System,VPS)的一部分。部落格文章解释,在过去五年间,Niantic 一直在收集人们扫描游戏和 Scaniverse 中有趣地点构建的 3D 地图,这些 3D 地图包括了拍摄手机的位置及方向,并且和 Streetview 或空拍的资讯不同,这些数据都是来自行人视角,并且包括了不少车辆无法抵达的地方。Niantic 目前已经有数以百万计的地点,并且训练了 5,000 万个神经元网路,未来希望能将这所有的网路整合,来构建一个超大型的模型,供 AR、自动驾驶等各种新技术使用。

Niantic scan dataNiantic scan data

在文内 Niantic 附有一张地图,是全世界各地的扫瞄资讯分布。不意外地玩家众多的港台两地,都是扫瞄密度非常高的地区呢。

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