ENTRENANDO ROBOTS CON LAS FOTOGRAFÍAS DE POKÉMON GO
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Durante un tiempo, millones de personas salieron a las calles con sus teléfonos en mano, impulsados por el fenómeno **Pokémon Go**. El juego motivó a jugadores de todas las edades a explorar parques, plazas y avenidas en busca de criaturas virtuales, incluso a aquellos que no conocían la saga.
Muchos encontraron en el juego una excusa para moverse más y **combatir el sedentarismo** asociado al ocio digital. Sin embargo, esas rutas por ciudades y pueblos dejaron algo más que capturas en una pantalla.
UN SISTEMA VISUAL DE PRECISIÓN CENTIMÉTRICA
Ese **enorme archivo de imágenes** se ha convertido en la base de un sistema que permite a los robots orientarse en entornos urbanos reales. **Niantic Spatial**, una empresa derivada de Niantic, utiliza las fotografías captadas por los jugadores de Pokémon Go e Ingress para **entrenar un sistema de posicionamiento visual**.
El método consiste en comparar lo que ve una cámara con imágenes previamente registradas en el mismo lugar. Al encontrar la coincidencia, la posición se calcula con una precisión de centímetros.
El núcleo de este proyecto es el **VPS (Visual Positioning System)**. En lugar de depender de satélites para calcular la ubicación, el sistema identifica edificios, monumentos y mobiliario urbano, determinando la posición del dispositivo al observar estos elementos.
**Brian McClendon**, director técnico de Niantic Spatial, señaló que “el cañón urbano es el peor lugar del mundo para el GPS”, destacando la necesidad de alternativas en entornos densos.
**John Hanke**, director ejecutivo de Niantic Spatial, describió el objetivo final como la **construcción de un mapa vivo del planeta**, actualizado continuamente con nuevos datos. La idea es que las **máquinas dispongan de descripciones detalladas** del entorno para entender cómo se organiza el mundo físico.
PROBLEMAS DEL GPS EN ZONAS URBANAS
Los sistemas GPS funcionan bien en carreteras abiertas, pero pierden precisión en áreas con edificios altos. Las **señales de los satélites rebotan** en las fachadas, generando errores de hasta 50 metros. Si bien esto puede significar solo caminar por la acera equivocada para una persona, para un robot autónomo puede resultar en **detenerse en el lugar incorrecto o fallar una entrega**.
Esta dificultad explica la alianza entre Niantic Spatial y Coco Robotics, una empresa de reparto que utiliza **pequeños vehículos autónomos** para transportar comida y productos de supermercado. Estos robots están equipados con cuatro cámaras que observan el entorno mientras se desplazan por las aceras. **Zach Rash**, director ejecutivo de Coco Robotics, indicó que el objetivo es **cumplir los tiempos de entrega y evitar errores de ubicación** que retrasen los pedidos.
EL ÉXITO DE POKÉMON GO COMO BASE DE DATOS
Los datos que alimentan este sistema provienen de un archivo gigantesco generado durante años de juego, sin que los jugadores fueran conscientes de su contribución. Según *MIT Technology Review*, el conjunto de información reúne **alrededor de 30.000 millones de imágenes** asociadas a más de un millón de lugares en todo el planeta.
Cada fotografía incluye **metadatos detallados** sobre el ángulo de la cámara, la hora del día, la orientación del dispositivo y las condiciones meteorológicas. La repetición de imágenes tomadas por miles de jugadores en los mismos sitios permite **reconstruir el entorno desde distintos puntos de vista**.
Un total de 500 millones de personas instalaron la aplicación en sus primeros 60 días, y ocho años después todavía reunía a más de 100 millones de jugadores activos en 2024.
De esta forma, cada paseo con el móvil apuntando a una estatua o un edificio añadía nuevas imágenes al sistema. Aquella actividad pensada para capturar criaturas virtuales ha terminado creando un catálogo visual del mundo que ahora sirve para guiar máquinas por las calles.
