¿Cazaste pokémones con el celular? Ayudaste a crear un modelo 3D del mundo para entrenar robots
El desarrollador del juego usó 30.000 millones de imágenes tomadas por 143 millones de usuarios a lo largo de una década para crear una alternativa visual al GPS que ayude a robots y a futurias inteligencias artificiales
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Hace casi una década, el lanzamiento de Pokémon Go transformó el mundo en una búsqueda del tesoro digital masiva. Hoy se ha revelado que esa actividad lúdica sirvió para un fin mucho más ambicioso: el entrenamiento de un Modelo Geoespacial a Gran Escala (LGM), una inteligencia artificial diseñada para que las máquinas naveguen por el mundo físico con una precisión sin precedentes.
Una alternativa visual al GPS
El corazón de esta tecnología es el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) de Niantic. A diferencia del GPS tradicional, que a menudo pierde precisión en la “jungla de asfalto” debido a que los edificios altos bloquean las señales de satélite, el VPS utiliza cámaras para determinar la ubicación exacta de un dispositivo basándose en su entorno.
Este modelo se ha construido a partir de más de 30.000 millones de imágenes capturadas por los jugadores. A través de funciones como el mapeo de Poképaradas o la investigación de campo los usuarios han escaneado estatuas, monumentos y fachadas de edificios desde múltiples ángulos, en diversas condiciones climáticas y momentos del día. Niantic, que vendió sus juegos (incluyendo Pokémon Go) a un fondo de inversión árabe en 2025 por US$3500 millones, procesó estos datos entrenando más de 50 millones de redes neuronales con 150 billones de parámetros para cubrir más de un millón de ubicaciones.
Lo más innovador del LGM es su capacidad de inteligencia espacial, inspirada en la intuición humana. Así como una persona puede imaginar cómo se ve la parte de atrás de una iglesia aunque solo haya visto la fachada, el LGM utiliza el conocimiento distribuido de miles de edificios similares para “rellenar los huecos” de información en lugares que no han sido escaneados por completo. Este proceso de extrapolación local mediante interpolación global permite que el modelo sea robusto incluso ante vistas y ángulos que nunca ha procesado directamente.
¿Para qué sirve esta tecnología?
El objetivo principal de Niantic Spatial es crear un “mapa vivo” que sirva como el sistema operativo del futuro para la computación espacial. Actualmente, una aplicación práctica es la colaboración con Coco Robotics, una empresa que utiliza este modelo para guiar a sus robots de envío a domicilio de comida y suministros. Gracias a la precisión de centímetros del VPS, estos robots pueden navegar por veredas estrechas y encontrar puertas de entrega exactas en lugares donde el GPS no ofrece un buen servicio.
Más allá de la logística, el LGM es una pieza crítica para el desarrollo de los anteojos de realidad aumentada (AR) como los que están desarrollando Meta, Samsung y Google. Permitirá que los dispositivos entiendan no solo dónde están, sino qué están mirando, facilitando desde la navegación asistida y la creación de guías interactivas hasta la planificación urbana y el diseño industrial.
El dilema ético
El uso de estos datos plantea dilemas éticos, principalmente centrados en la transparencia y el propósito original de la recolección. Millones de jugadores “entrenaron” a estos robots sin tenerlo en cuenta (pese a que la compañía lo avisa en la letra chica del contrato de uso), creyendo que sus escaneos eran simplemente parte de una mecánica de juego para obtener recompensas virtuales. Este es un ejemplo de cómo los datos recolectados para un fin recreativo pueden ser reutilizados años después para fines comerciales totalmente distintos.
Existe también una gran preocupación sobre la privacidad y la vigilancia. El modelo permite lograr ubicaciones precisas a partir de fotos simples, una herramienta que podría ser extremadamente atractiva para las fuerzas del orden o agencias gubernamentales. Más inquietante aún es la potencial aplicación militar. Ejecutivos de Niantic han admitido que este tipo de modelos geoespaciales serían “increíblemente útiles” para los ejércitos en contextos de combate urbano, algo que seguramente no estaba entre las expectativas de los usuarios que vienen cazando pokémones en la última década.
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