Компанія Niantic, відома завдяки грі Pokémon Go, нещодавно оголосила про використання даних, отриманих від гравців, для навчання роботів-доставників. Це цікаве нововведення обіцяє поліпшити навігаційні можливості автономних пристроїв у міських умовах, уникаючи проблем, пов’язаних із GPS.
Niantic та новий напрямок у технологіях
Niantic, яка стала відома завдяки своєму успішному проекту Pokémon Go, перетворилася на Niantic Spatial і розпочала співпрацю зі стартапом Coco, що спеціалізується на доставці. Ціллю цього партнерства є навчання флоту роботів-доставників, які мають розміри валізи, небезпечним чином пересуватися по завантаженим міським вулицям, а також уникати перешкод, подібно до того, як це робить у грі Пікачу.
Справжнім скарбом для Niantic є дані, які компанія отримала за роки роботи над своїми AR-проектами. Зокрема, Niantic має доступ до величезної кількості відео-сканів, зроблених самими гравцями, які допоможуть у створенні точнішої карти для роботів.
Дані, отримані від гравців
Важливо зазначити, що дані, які використовуються для навчання роботів, є свідомо записаними та завантаженими відео-сканами визначених у грі місць, таких як покестопи чи зали. Це дає можливість Niantic не лише навчати своїх роботів, але й покращувати загальне сприйняття оточення в AR.
Niantic має на меті створити AR-карту, яку можна використовувати для навігації в повсякденному житті. Це включає не лише мобільні пристрої, але й роботи, які здійснюють доставку їжі чи інших товарів. Застосування такої технології може змінити повсякденність людей у містах.
Технології для роботів
Попри те, що традиційні системи GPS мають свої обмеження, Niantic прагне використовувати свою базу даних для навчання роботів явленню просторової орієнтації в організованому міському середовищі. Як заявив головний технічний директор Niantic Spatial, Браян МакКліндон, міські умови з великою кількістю будівель можуть суттєво ускладнити роботу GPS.
Це викликано не лише складною архітектурою, але й необхідністю створення адаптивних алгоритмів, які допоможуть роботам без проблем пересуватися у натовпі.
Етапи навчання роботів
- Аналіз зібраних даних для візуального розуміння середовища.
- Розробка алгоритмів для швидкого навчання нових маршрутів.
- Впровадження технологій, що дозволяють роботам виявляти та уникати перешкод.
Потенціал у майбутньому
Niantic вважає, що комбінація реальних даних та розумних технологій може суттєво підвищити ефективність доставки товарів у містах. Зокрема, більше 30 мільярдів зображень у міських умовах є вагомим ресурсом для навчання, що дозволить роботам безпечно пересуватися по вулицях великих міст, таких як Лос-Анджелес, Чикаго, Джерсі-Сіті, Маямі та Гельсінкі.
Проте, для того щоб роботи стали частиною повсякденного життя, важливо, аби вони мали достатній рівень просторового розуміння, щоб не заважати людям, які їх оточують.
Заключення
Інноваційна співпраця між Niantic і Coco відкриває нові горизонти для розвитку технологій доставки, перетворюючи дані з Pokémon Go на практичний інструмент для навчання роботів. Хоча це лише початок, можна з упевненістю сказати, що майбутнє робототехніки та AR-технологій стане ще більш інтерактивним і зрозумілим.
