Niantic crée des modèles d'IA géospatiale pour aider les ordinateurs à naviguer dans des espaces réels. Mais pour ce faire, Niantic utilise les données de localisation fournies par les joueurs dans Pokémon Go. Des rapports suggèrent que les utilisateurs n'ont pas la possibilité de désactiver les données de localisation, puisque Pokemon Go est un jeu basé sur la localisation. Mais il est possible également que Niantic regroupe les données de localisation sans inclure les noms et autres données personnelles, ni les partage avec d'autres fournisseurs.Des rapports révèlent que Niantic crée des modèles d'IA géospatiale pour aider les ordinateurs à naviguer dans des espaces réels, et utilise les données Pokémon Go des joueurs pour l'aider. Niantic a discrètement annoncé ses projets d'IA et a déclaré que son modèle aiderait à positionner la réalité augmentée (AR) comme "le système d'exploitation du monde".
"Le LGM [Large Geospatial Model] permettra aux ordinateurs non seulement de percevoir et de comprendre les espaces physiques, mais aussi d'interagir avec eux d'une nouvelle manière, constituant ainsi un élément essentiel des lunettes de réalité augmentée et d'autres domaines, notamment la robotique, la création de contenu et les systèmes autonomes", selon Niantic, ajoutant : "Alors que nous passons des téléphones à la technologie portable liée au monde réel, l'intelligence spatiale deviendra le futur système d'exploitation du monde."
Niantic a déclaré avoir construit son système de positionnement visuel à partir d'images et de vidéos envoyées par des utilisateurs du monde entier, dans le cadre d'une fonctionnalité où les utilisateurs s'inscrivent volontairement pour capturer des informations de localisation et aider Niantic à développer de nouveaux produits de réalité augmentée. Cependant, Niantic a également déclaré qu'elle utilisait des informations de localisation précises, telles que celles qu'elle recueille auprès des utilisateurs de Pokemon Go, pour créer des scénarios dans lesquels les joueurs peuvent interagir avec des objets numériques dans des lieux réels de manière asynchrone.
Une lecture attentive de la politique de confidentialité de Niantic montre que les utilisateurs n'ont pas la possibilité de désactiver les données de localisation - ce qui n'est pas surprenant, puisque Pokemon Go est un jeu basé sur la localisation - mais qu'ils n'ont pas non plus de recours pour déterminer comment Niantic utilise ces données. Niantic indique ce qu'elle partage avec des fournisseurs extérieurs et quelles informations personnelles elle ne fournit jamais à des fournisseurs tiers, mais elle ne divulgue pas ce qu'elle fait avec les données qu'elle recueille, y compris les données de localisation.
La politique semble également considérer les données de localisation comme distinctes des données personnelles - des informations telles que le nom, la date d'anniversaire, l'adresse ISP et l'adresse électronique d'un utilisateur - de sorte qu'il est possible que Niantic regroupe les données de localisation sans inclure les noms et autres données personnelles et les partage avec d'autres fournisseurs.
Quoi qu'il en soit, Niantic affirme développer ce modèle géospatial depuis 2019, bien que cette annonce semble être la première fois que l'entreprise est transparente sur la façon dont elle utilise les données de localisation.
Voici l'annonce de Niantic:
Chez Niantic, nous sommes les pionniers du concept de grand modèle géospatial qui utilisera l'apprentissage automatique à grande échelle pour comprendre une scène et la relier à des millions d'autres scènes dans le monde.
Lorsque vous observez une structure familière, qu'il s'agisse d'une église, d'une statue ou d'une place publique, il est assez facile d'imaginer à quoi elle pourrait ressembler sous d'autres angles, même si vous ne l'avez pas vue sous toutes ses coutures. En tant qu'êtres humains, nous avons une "compréhension spatiale" qui nous permet de compléter ces détails en nous basant sur d'innombrables scènes similaires que nous avons déjà rencontrées. Mais pour les machines, cette tâche est extraordinairement difficile. Même les modèles d'IA les plus avancés peinent aujourd'hui à visualiser et à déduire les parties manquantes d'une scène, ou à imaginer un lieu sous un nouvel angle. Cette situation est sur le point de changer : L'intelligence spatiale est la prochaine frontière des modèles d'IA.
Dans le cadre du système de positionnement visuel (VPS) de Niantic, nous avons entraîné plus de 50 millions de réseaux neuronaux, avec plus de 150 000 milliards de paramètres, ce qui nous a permis d'opérer dans plus d'un million de lieux. Dans notre vision d'un grand modèle géospatial (LGM), chacun de ces réseaux locaux contribuerait à un grand modèle global, mettant en œuvre une compréhension partagée des emplacements géographiques et comprenant des endroits qui n'ont pas encore été entièrement scannés.
Le LGM permettra aux ordinateurs non seulement de percevoir et de comprendre les espaces physiques, mais aussi d'interagir avec eux d'une nouvelle manière, constituant ainsi un élément essentiel des lunettes AR et d'autres domaines, notamment la robotique, la création de contenu et les systèmes autonomes. Alors que nous passons du téléphone à la technologie portable liée au monde réel, l'intelligence spatiale deviendra le futur système d'exploitation du monde.
Qu'est ce qu'un grand modèle géospatial ?
Les grands modèles de langage (LLM) ont un impact indéniable sur la vie quotidienne et dans de multiples secteurs d'activité. Entraînés sur des collections de textes à l'échelle de l'internet, les LLM peuvent comprendre et générer du langage écrit d'une manière qui remet en question la compréhension de l'intelligence.
Selon Niantic, les grands modèles géospatiaux aideront les ordinateurs à percevoir, comprendre et naviguer dans le monde physique d'une manière qui semblera tout aussi avancée. Analogues aux LLM, les modèles géospatiaux sont construits à partir de grandes quantités de données brutes : des milliards d'images du monde, toutes ancrées à des endroits précis du globe, sont distillées dans un grand modèle qui permet de comprendre l'espace, les structures et les interactions physiques en fonction de l'endroit où elles se trouvent.
Le passage de modèles textuels à des modèles basés sur des données 3D reflète la trajectoire plus générale de la croissance de l'IA au cours des dernières années : de la compréhension et de la génération du langage à l'interprétation et à la création d'images statiques et animées (modèles de vision 2D) et, avec l'augmentation des efforts de recherche actuels, à la modélisation de l'apparence 3D des objets (modèles de vision 3D).
Les modèles géospatiaux vont plus loin que les modèles de vision 3D, car ils capturent des entités 3D ancrées dans des lieux géographiques spécifiques et dotées d'une qualité métrique. Contrairement aux modèles génératifs 3D typiques, qui produisent des actifs sans échelle, un grand modèle géospatial est lié à l'espace métrique, ce qui garantit des estimations précises en unités d'échelle métrique. Ces entités représentent donc des cartes de la prochaine génération, plutôt que des actifs 3D arbitraires.
Alors qu'un modèle de vision 3D peut être capable de créer et de comprendre une scène 3D, un modèle géospatial comprend comment cette scène est liée à des millions d'autres scènes, géographiquement, dans le monde entier. Un modèle géospatial met en œuvre une forme d'intelligence géospatiale, où le modèle apprend de ses observations précédentes et est capable de transférer ses connaissances à de nouveaux endroits, même si ceux-ci ne sont observés que partiellement.
Bien qu'il faille encore plusieurs années avant que les lunettes AR avec des graphiques 3D ne soient commercialisées en masse, il existe des possibilités d'intégrer des modèles géospatiaux à des lunettes à affichage audio ou 2D. Ces modèles pourraient guider les utilisateurs dans le monde, répondre à des questions, fournir des recommandations personnalisées, aider à la navigation et améliorer les interactions dans le monde réel.
Les grands modèles de langage...
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