Jugábamos a Pokémon Go para cazar a Pikachu. En realidad, estábamos ayudando a construir el mayor mapa visual de la historia para la IA

Cuando Pokémon GO se lanzó en 2016, se convirtió rápidamente en un fenómeno global con 500 millones de descargas en apenas dos meses, un número que creció un par de años después. Salimos a la calle a apuntar con la cámara del móvil a edificios, monumentos, parques, y cualquier lugar que tuviera una parada o una criatura en estado salvaje. Lo que no imaginábamos es que, diez años después, esa inmensa recopilación de datos de realidad aumentada iba a ser el mapa sobre el que se guiarían las máquinas del mundo real.

Tal y como ha revelado MIT Technology Review, Niantic Spatial —la división de IA que se escindió de la compañía el año pasado— está utilizando la información recopilada por los jugadores de Pokémon GO para construir un "modelo del mundo". Es un cambio de paradigma: la cámara del smartphone no solo superponía un Pikachu en la calle, sino que estaba entrenando a la IA para que entienda el espacio físico.

Cifras de un "mapa invisible". A través de Pokémon GO y su predecesor Ingress, Niantic ha logrado construir el mayor conjunto de datos de visión geo-anclada de la historia. Hablamos de una base de datos enorme: compuesta por 30.000 millones de imágenes que cubren más de un millón de ubicaciones mapeadas en todo el mundo. 

No son solo imágenes. Cada una de estas fotografías cuenta con metadatos muy precisos: ángulo de la cámara, hora del día, condiciones meteorológicas, orientación y velocidad de movimiento del dispositivo... es un diccionario abierto que contiene muchísima información valiosa para el presente.

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Llevo años usando una réflex. He probado el Leica Leitzphone y es el móvil que más cerca ha estado de hacerme olvidar la cámara

Fracaso del GPS. Y no nos referimos a que no haya servido para nada, pero hay un matiz importante. El motivo por el que el conjunto de datos es tan valioso radica en las limitaciones de la tecnología actual. El GPS es muy deficiente en ciudades densas; las señales rebotan en edificios elevados, provocando que nuestra ubicación pueda desviarse hasta 50 metros en apps de mapas.

¿Qué problema hay con esa inexactitud? Para nosotros, supone, como mucho, caminar por una acera equivocada. Para un robot autónomo es un error inaceptable que impide su viabilidad comercial.

De Pikachu a repartir pizzas. Para poner remedio a la falta de precisión, Niantic Spatial se ha asociado con Coco Robotics, una startup que despliega flotas de robots de reparto en ciudades como Los Ángeles, Miami o Helsinki. Estos pequeños vehículos (acumulan ya más de medio millón de entregas) utilizan ahora el sistema de posicionamiento visual (VPS) de Niantic. 

Gracias a sus cuatro cámaras integradas, estos robots comparan lo que "ven" con la base de datos de fotos de Pokémon GO: así es cómo logran situarse en el mapa con una precisión de escasos centímetros.

"Modelos de mundo". Este avance va más allá de evitar que un robot se pierda. La industria de la IA, liderada por gigantes como Google con Gemini, se ha percatado de que los LLM son eruditos en texto, pero carecen de conocimiento sobre cómo funciona el entorno físico. 

La tecnología de Niantic actúa como un tejido que conecta: un mapa vivo y tridimensional repleto de descripciones visuales que permiten a las máquinas comprender el mundo por el que transitan. Es un paso importante para la explosión de la robótica que estamos a punto de presenciar.

Imagen de portada | Composición con imágenes de Niantic y CSIC

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