Данные, собранные игроками Pokémon Go во время сканирования окружающего пространства, могут помочь роботам ориентироваться среди препятствий и взаимодействовать с предметами. Игра с дополненной реальностью, вышедшая в 2016 году, объединила сотни миллионов пользователей вокруг виртуальных персонажей. Тогда участники не предполагали, что результаты этих сканирований в будущем станут основой для новых технологий.
Компания Niantic, создавшая Pokémon Go, продала игру и сосредоточилась на разработке так называемых мировых моделей. Как пишет Wired, эти системы используют визуальные данные для восстановления реального мира и создания его цифровых копий. В отличие от языковых моделей, работающих с текстом, мировые модели формируют виртуальные среды, способные имитировать физические процессы.
Руководитель технологического направления Niantic Spatial Брайан Макклендон объяснил, что компания стремится реконструировать окружающую действительность. Полученные цифровые копии могут применяться для обучения роботов и других автоматизированных систем. По его словам, мировые модели способны сделать такие тренировки более масштабными и безопасными.
Глава лаборатории Odyssey Оливер Кэмерон сравнил принцип работы мировых моделей с языковыми системами. Если языковая модель по заданному предложению предсказывает следующее слово, то мировая модель получает изображение и прогнозирует, каким будет следующее визуальное состояние среды. Созданные таким образом трёхмерные пространства можно использовать как реалистичные цифровые полигоны для обучения.
Макклендон считает, что роботам можно предоставить фотографии места, где им предстоит работать, а затем на их основе создать трёхмерную модель. После этого система сможет провести миллионы виртуальных симуляций и обучить машину действовать в конкретных условиях без физического перемещения. Подобный подход, по его словам, применим не только к человекоподобным роботам, но и к беспилотным автомобилям.
Для самоуправляемого транспорта особенно важны быстрые реакции программного обеспечения, поскольку водителя в машине нет. Главный научный специалист Wayve Джейми Шоттон отметил, что мировая модель должна учитывать физику, причинно-следственные связи и реакцию людей и предметов на действия автомобиля. Развитие этой технологии может поддержать расширение рынка домашних роботов и беспилотных машин, ожидаемое в 2027 году.