L’intelligenza artificiale “geospaziale” basata sui dati di Pokémon Go
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Anche Niantic si lancia nella folle corsa dell’intelligenza artificiale. Proprio la scorsa settimana, infatti, la compagnia ha annunciato di essere a lavoro per costruire un modello AI geospaziale - altrimenti denominato “Large Geospatial Model” - in grado di combinare milioni di scansioni catturate dagli smartphone dei giocatori di Pokémon Go e di altri titoli della compagnia. Una novità assoluta, che come obiettivo quello di mettere a punto un modello che sia dotato di un’intelligenza spaziale, che “consentirà ai computer non solo di percepire e comprendere gli spazi fisici, ma anche di interagire con essi in modi nuovi”. (WIRED Italia)
Ne parlano anche altri media
Niantic, l'azienda dietro il popolare gioco Pokémon Go, ha annunciato lo sviluppo di un nuovo 'Large Geospatial Model' (LGM), un modello di intelligenza artificiale che utilizza milioni di... (Virgilio)
Niantic ha recentemente rivelato, tramite il suo blog ufficiale, di essere al lavoro su un “Large Geospatial Model” (LGM), un modello geospaziale avanzato simile ai Large Language Models come GPT di OpenAI, ma focalizzato sul mondo fisico. (NintendOn)
Il sistema di geolocalizzazione migliorerà sempre di più e questo sarà possibile grazie a Pokémon GO: parola di Niantic. (Player.it)
Nel 2016 con il successo esplosivo di Pokemon Go milioni di giocatori si sono riversati nelle strade del pianeta per dare la caccia ai simpatici mostri: allora nessuno poteva immaginare che un giorno con i dati raccolti Niantic avrebbe costruito un modello AI geospaziale. (macitynet.it)
L'"intelligenza spaziale" dell'LGM si basa sulle reti neurali sviluppate come parte del Visual Positioning System di Niantic. Niantic ha annunciato che sta costruendo un nuovo "Large Geospatial Model" (LGM) che combina milioni di scansioni prese dagli smartphone dei giocatori di Pokémon GO e di altri prodotti Niantic. (Multiplayer.it)
L'idea è quindi la stessa: addestrare un modello attraverso milioni di dati affinché possa riuscire a riconoscere, in questo caso, i luoghi del mondo reale senza difficoltà. (DDay.it)
