2016 stürmten erstmals Horden von Menschen nach draußen, um mit ihren Smartphones Pokémon zu fangen und zu trainieren. Pokemon Go war vor eight Jahren das Spiel der Stunde, das erstmals im großen Stil das Konzept von Augmented Reality (AR) established. Auch heute erfreut es sich noch gewissier Beliebtheit, auch wenn der Hype abgeflaut ist.

Was die wenigsten Spieler:innen von Pokemon Go ahnten: Sie halfen dem Entwicklerstudio Niantic, with the Schnappschussen inhrer Pokémon en Large Geospatial Model to build. In one Blog post hat Niantic dieses Konzept recently presented. “Räumliche Intelligenz ist die nexte Entwicklungsstufe der KI-Modelle”, it is said in the Text.

This is how a large geospatial model works

Was Large Language Models (LLM) with ChatGPT for text and sprach sind, sollen Large Geospatial Models (LGM) für dreidimensionale Modelle werden. This means: Wie LLM mit giganticen Mengen av Texten müssen gefüttert werden um Texte produzen zu können, LGM mit Millionen von Bildern müssen be trained um um dreidimensionalen Anstwerfen zu können.

Large geospatial model will transition to the 3D model, which is not maßstabsgetreu. LGM erfassen, however, “3D Entities”, “which are anchored in certain geographical locations and have a metric quality”, as Niantic writes.

A geospatiales KI-Modell verstehe, wie en aufgemenenes Bild with “Millionen andra Szenen auf der ganzen Welt in Beziehung steht”. A Geomodel possesses “eine Form von räumlicher Intelligenz, bei der das Model aus seinen frühreren Beobachtungen lernt und in der Lage ist, das Wissen auf neue Orte zu verfängen, selbst wenn diese nur teilnenbebebeschott werden”.

Denn: While Menschen sich in etwa vorstellen können, wie ein Gebäude, das sie von vorne betrachten, von hinten aussieht, tun sich Computer schwer damit. Dieses Problem sollen LGM lösen, für spätere Anwendungen in Computerspielen or in Maps.

Who do you want Niantic to die Trainingsdaten des LGM?

Wo nimmt Niantic diese “Millionen anderer Szenen auf der ganzen Welt” her? Richtig, aus hauseigenen AR-Spielen wie Pokemon Go oder Entry. Then you comment on images from the Scaniverse app, with the user’s object in 3D scanning and can be used.

Since five years, the company has been working with a so-called Visual Positioning System (VPS). Damit können Bilder anhand ener 3DKarte in ihrer Umwelt erkannt werden. VPS is bereits in manche Niantic-Spiele implemented. Wer Darin ein Bild ntt, erhält etwa eine In-Game-Bolohnung.

With Pokémon Playgrounds and Co. to “Erfahrungen im planetarischen Maßstab”?

Pray Pokemon Go ist VPS in Form ener Function names Pokémon Playgrounds ingebentet, die gerade gettestet wird. Then you can play games: within a Pokémon and Locations in the realen Welt hinterlassen. Dort können sie von anderen User:innen gefunden und abfotografiert werden.

Niantic macht übrigens keinen Hehl aus seinen Planen, die ganze Welt zu kartieren. Das Unternehmen spricht von “Erfahrungen im planetarischen Maßstab”.

Diese Ambitionen lösen Angste und Kritik aus. “Pokemon Go wird zum Aufbau enes KI-Systems verwendet, das am Ende fast zwangsläufig von automatic Waffensystemen zum Töten von Menschen eingesetzt wird”, schrieb eine X-Nutzerin zu den LGM-Plänen von Niantic.