Mit einem frischen Blogbeitrag erklärt „Pokémon GO“-Entwickler Niantic, wie es mithilfe seiner Apps ein georäumliches Modell auf Basis maschinellen Lernens trainiert.
Der entsprechende Blogbeitrag mit dem Titel „Erstellen eines großen georäumlichen Modells zur Erzielung räumlicher Intelligenz“ führt aus, dass Niantic mithilfe seines visuellen Positionierungssystems eine Menge Daten gesammelt und sein georäumliches Modell einer Menge Training unterzogen hat.
„Im Rahmen von Niantics Visual Positioning System (VPS) haben wir mehr als 50 Millionen neuronale Netzwerke mit mehr als 150 Billionen Parametern trainiert, die den Betrieb an über einer Million Standorten ermöglichen. In unserer Vision für ein Large Geospatial Model (LGM) würde jedes dieser lokalen Netzwerke zu einem globalen Großmodell beitragen, das ein gemeinsames Verständnis geografischer Standorte implementiert und Orte erfasst, die noch nicht vollständig gescannt wurden“, heißt es im Blogbeitrag.
Besagtes georäumliches Modell soll Computern helfen, reale Umgebungen wahrzunehmen und sich darin zurechtzufinden. Das Visual Positioning System kennen „Pokémon GO“-SpielerInnen in Form des AR-Mapping-Tools des Spiels. Dieses waren eine Zeit lang Teil der Feldforschungsaufgaben und ließ SpielerInnen Teile der Welt nach Belohnungen im Spiel scannen. Das VPS ist – wie in einem anderen Blogbeitrag von Niantic erklärt – eine Technologie, die AR-Inhalte besser der realen Welt zuordnet.
Niantic gibt an, dass seine NutzerInnen mittlerweile über 10 Millionen Orte in seinen vielen Spielen gescannt haben. Das Unternehmen stellt gar eine Heatmap zur Verfügung, die zeigt, dass der Großteil dieser Daten aus Japan, der US-Küste und Mitteleuropa stammt.
via VG247, Bildmaterial: Pokémon GO, The Pokémon Company, Niantic
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