En Resumen

  • Niantic Spatial se asoció con Coco Robotics para usar su tecnología de mapeo visual, construida con escaneos de jugadores de Pokémon Go, en robots de reparto.
  • El Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) reemplaza al GPS en zonas urbanas donde las señales fallan, usando puntos de referencia físicos capturados por los jugadores.
  • Críticos señalaron que los 143 millones de jugadores construyeron uno de los mayores datasets visuales de IA sin saberlo, aunque Niantic insistió en que fue voluntario.

Los millones de jugadores que pasaron años escaneando puntos de referencia mientras jugaban Pokémon Go contribuyeron a desarrollar la tecnología de mapeo que hoy guía a robots de reparto por las calles de las ciudades, según un reciente reporte de MIT Technology Review.

La noticia surge mientras los desarrolladores de inteligencia artificial y robótica trabajan para dotar a los robots de una percepción más precisa de su entorno, con el fin de que puedan desplazarse por las ciudades sin depender exclusivamente del GPS.

En febrero, Niantic Spatial se asoció con Coco Robotics, con sede en Santa Mónica, California, para proveer tecnología de navegación a las máquinas de reparto autónomo de la empresa.

Pokémon Go, lanzado en 2016, llevó a los jugadores a ubicaciones del mundo real para atrapar criaturas digitales e interactuar con puntos de referencia a través de las cámaras de sus teléfonos.

Los jugadores también podían enviar escaneos opcionales de lugares públicos emblemáticos, como estatuas o edificios, para mejorar el mapeo espacial del sistema.

Esa tecnología de mapeo ahora impulsa el Sistema de Posicionamiento Visual de Niantic Spatial, con sede en San Francisco, que determina la ubicación analizando los puntos de referencia físicos cercanos. En mayo de 2025, Niantic Spatial se separó de Niantic Inc. para convertirse en una empresa independiente.

"Nuestro VPS inicial fue construido con escaneos que los usuarios eligieron realizar en los juegos, pero ninguna fuente única define el modelo", señaló un portavoz de Niantic a Decrypt. "Lo que hace distintivo nuestro enfoque es la combinación de escala y detalle a nivel del suelo, y cada vez más, son los datos que generan nuestros clientes los que impulsan la precisión en los entornos que más les importan".

Fundada en 2020, Coco Robotics opera pequeños robots autónomos que reparten pedidos de comida y comercio minorista en barrios de Los Ángeles, Chicago, Miami y Helsinki.

Debido al aumento del tráfico, la construcción y otros obstáculos, las empresas de robótica están explorando cada vez más los sistemas de posicionamiento basados en visión artificial para complementar la navegación GPS.

Con el GPS, las señales pueden rebotar en los edificios o desaparecer por completo en calles estrechas, lo que dificulta la navegación precisa de las máquinas autónomas. El VPS aborda este problema comparando imágenes de cámara con mapas visuales detallados del entorno, y puede ofrecer datos de ubicación mucho más confiables en condiciones donde el GPS falla.

Sin embargo, los críticos argumentan que el conjunto de datos detrás de la IA espacial de Niantic fue construido por jugadores que quizás no se percataron de cómo podrían utilizarse sus escaneos.

"143 millones de personas creyeron que estaban atrapando Pokémon", escribió un usuario en X en X. "En realidad estaban construyendo uno de los conjuntos de datos visuales del mundo real más grandes en la historia de la IA".

"La jugada maestra no fue el mapa, sino el diseño de incentivos", agregó otro usuario. "Pokémon Go convirtió a millones de jugadores en cazadores de casos extremos no remunerados y logró que el residuo de datos pareciera un juego".

A pesar de estas preocupaciones, Niantic reiteró que la participación en los escaneos fue voluntaria.

"Los jugadores podían optar por enviar escaneos anonimizados de lugares públicos para ayudar a mejorar el VPS", afirmó el portavoz. "Este escaneo fue y sigue siendo completamente opcional", añadió, aclarando que los escaneos no están vinculados a las cuentas de los jugadores.

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