Niantic Spatialdas aus dem Pokémon-GO-Hersteller Niantic hervorgegangene Unternehmen, ist Einführung einer überarbeiteten Version seiner Scaniverse-Plattform für Unternehmen und ein neues globales visuelles Positionierungssystem (VPS), in seiner größten Veröffentlichung seit der Gründung eines unabhängigen Unternehmens im letzten Jahr.
Das in San Francisco ansässige Unternehmen, das in Bellevue, Washington, ein Ingenieurteam von etwa 30 Mitarbeitern unterhält, entwickelte wichtige Teile der Version im Büro im Raum Seattle, einschließlich der neuesten Version seines Entwickler-Toolkits. Niantic betrieb zuvor ein bedeutendes Ingenieurbüro in Bellevue, das sich auf Pokémon GO und seine zentrale AR-Plattform konzentrierte.
Mit Scaniverse können Benutzer physische Räume mit einem Smartphone oder einer 360-Grad-Kamera erfassen und detaillierte 3D-Modelle erstellen. Der VPS, der zum Teil auf Milliarden von Crowdsourcing-Bildern von Pokémon GO-Spielern trainiert wurde, bestimmt den Standort und die Ausrichtung eines Geräts anhand visueller Hinweise und nicht anhand von GPS.
Zu den Anwendungen gehören Robotik, Augmented Reality, Bauwesen und Industrieinspektion.
„Als wir es herausbrachten, war es immer noch ganz speziell für Augmented Reality und Spiele konzipiert, obwohl es noch viele, viele weitere Anwendungen gibt“, sagte er Tory SmithDirektor des Produktmanagements bei Niantic Spatial. Physische KI schafft „einen enormen neuen Brückenkopf“.
Niantic verkaufte sein Gaming-Geschäfteinschließlich Pokémon GO, ging letztes Jahr für 3,5 Milliarden US-Dollar an Scopely und spaltete seine georäumliche KI-Abteilung als Niantic Spatial unter der Leitung von CEO John Hanke ab und finanzierte es mit 250 Millionen US-Dollar.
Geschichte und Datenschutz: Die räumlichen Technologien im Kern der überarbeiteten Plattform gehen auf Daten zurück, die von Pokémon GO- und Ingress-Spielern gesammelt wurden, die sich dafür entschieden haben, Scans von realen Standorten im Austausch für Belohnungen im Spiel einzusenden.
Ein MIT Technology Review Bericht Letzten Monat wurde detailliert beschrieben, wie Niantic Spatial sein visuelles Positionierungssystem mithilfe von etwa 30 Milliarden Bildern trainierte, die von Pokémon GO-Spielern per Crowdsourcing gesammelt wurden. Fragen aufwerfen darüber, ob Spieler verstanden haben, wie ihre Daten letztendlich verwendet werden.
Smith sagte, dass die Datenerfassung stets auf freiwilliger Basis erfolgte, ohne Hintergrunderfassung, und dass alle Daten mit weltweit angewendeten Datenschutzmaßnahmen auf DSGVO-Ebene anonymisiert worden seien.
„Ich möchte alle Gerüchte beiseite legen, dass in einem unserer Produkte eine geheime Datenerfassung oder ähnliches stattgefunden hat“, sagte er diese Woche in einem Interview mit GeekWire.
So funktioniert es: Das visuelle Positionierungssystem des Unternehmens bestimmt den genauen Standort und die Ausrichtung eines Geräts anhand der Kamerabilder und verlässt sich nicht auf GPS. In kartierten Bereichen liefert es eine Genauigkeit im Zentimeterbereich. Die neue Version, VPS 2.0, erweitert die Abdeckung weltweit und nutzt zusätzliche Datenquellen, um GPS-Fehler auch in Bereichen zu korrigieren, die noch nicht gescannt wurden.
Google bietet eine ähnliche visuelle Positionierung über seine ARCore Geospatial API, die auf seiner umfangreichen Street View-Datenbank aufbaut. Smith sagte, der Hauptunterschied bestehe darin, dass Niantic Spatial Kunden die Möglichkeit gebe, ihre eigenen Daten in die Plattform einzubringen, was eine präzisere Positionierung in Innenräumen und privaten Bereichen ermögliche, die von der öffentlichen Street View-Abdeckung von Google nicht erreicht würden.
Kunden können ihre Karten auch im Laufe der Zeit auf dem neuesten Stand halten, was Google nicht unterstützt.
Verfügbarkeit: Scaniverse wird über eine kostenlose Stufe für grundlegendes Scannen und Positionieren angeboten, wobei kostenpflichtige Abonnements Premium-Funktionen wie 360-Grad-Kameraunterstützung hinzufügen.
Das Unternehmen plant, später in diesem Jahr semantische Verständnisfunktionen hinzuzufügen, die es der KI ermöglichen, über die Objekte und Umgebungen, denen sie begegnet, nachzudenken und nicht nur durch sie hindurch zu navigieren.
