Por Canuto  

Lo que comenzó como una fiebre global de realidad aumentada ahora tiene una nueva utilidad comercial. Niantic Spatial, empresa vinculada a Pokémon Go, anunció una alianza con Coco Robotics para usar datos visuales capturados por millones de jugadores y así mejorar la navegación de robots de reparto en zonas donde el GPS suele fallar.
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  • Niantic Spatial dice que entrenó su sistema de posicionamiento visual con más de 30 mil millones de imágenes capturadas por usuarios de Pokémon Go.
  • La alianza con Coco Robotics busca mejorar la precisión de robots de reparto en aceras y calles urbanas donde el GPS puede ser insuficiente.
  • El caso reabre el debate sobre cómo datos recolectados para entretenimiento pueden terminar reutilizados en sistemas de IA y logística.

 

La relación entre videojuegos, inteligencia artificial y economía digital acaba de sumar un nuevo capítulo. Niantic Spatial, unidad ligada al fenómeno global Pokémon Go, anunció una asociación con Coco Robotics para incorporar su sistema de posicionamiento visual en robots de entrega de corta distancia enfocados en alimentos y abarrotes.

La novedad no solo destaca por su aplicación práctica. También llama la atención porque el modelo que sustenta esa tecnología fue entrenado con más de 30 mil millones de imágenes capturadas por usuarios de Pokémon Go, según explicó la propia compañía. Es decir, años de interacción lúdica en calles, parques y espacios públicos ahora servirán para que máquinas autónomas entiendan mejor el mundo físico.

De acuerdo con la publicación ‘Pokémon Go’ players have been unknowingly training delivery robots, esa transición revela cómo grandes volúmenes de datos recolectados por multitudes pueden encontrar usos muy distintos a los originales. En este caso, pasar de una búsqueda de criaturas virtuales a la logística de última milla.

Cómo funciona el sistema visual de Niantic

El llamado Visual Positioning System, o VPS, no depende de la navegación satelital tradicional como lo hace el GPS. En su lugar, determina la ubicación de una persona o de un robot analizando el entorno inmediato, como edificios, monumentos y otros puntos de referencia visibles.

Ese enfoque encaja con la forma en que Pokémon Go operó desde su lanzamiento. Para jugar, los usuarios debían desplazarse físicamente a lugares específicos y apuntar la cámara de sus teléfonos desde distintos ángulos. Con el tiempo, esa mecánica produjo un enorme volumen de datos visuales del mundo real.

Niantic reforzó esa recolección en 2020 con una función conocida como “Investigación de Campo”. La herramienta invitaba a los jugadores a escanear estatuas y otros hitos reales con sus cámaras a cambio de recompensas dentro del juego. Parte adicional de la información también procedió de ubicaciones usadas como “arenas de batalla Pokémon”.

Según la empresa, todos esos escaneos ayudaron a construir modelos tridimensionales del entorno. Cuantos más datos recibe el sistema, mayor es su precisión. Además, al tratarse de imágenes capturadas por muchas personas distintas, el modelo pudo observar los mismos lugares bajo lluvia, sol, cambios de luz, alturas diversas y múltiples perspectivas.

De Pikachu a la pizza: el salto hacia la robótica

John Hanke, CEO de Niantic Spatial, resumió esa convergencia tecnológica en una frase citada por MIT Technology Review. “Resulta que lograr que Pikachu corra de manera realista y lograr que el robot de Coco se mueva de forma segura y precisa por el mundo es en realidad el mismo problema”, afirmó.

La lógica empresarial es clara. Los robots de reparto necesitan ubicarse con gran exactitud para moverse por aceras, evitar errores y completar entregas a tiempo. Aunque muchos sistemas autónomos actuales usan GPS, esa tecnología no siempre ofrece la precisión necesaria, sobre todo en escenarios urbanos complejos.

Niantic y Coco Robotics apuestan a que la combinación del VPS con cuatro cámaras instaladas alrededor de cada robot permitirá una lectura más exacta del entorno inmediato. Si el sistema funciona como esperan, los dispositivos podrán orientarse mejor simplemente observando los puntos de referencia que los rodean.

La meta es importante para el negocio de la última milla. En entregas de comida, unos pocos minutos pueden marcar la diferencia entre una experiencia satisfactoria y un pedido que llega frío. En ese mercado, precisión y puntualidad se traducen directamente en eficiencia operativa y en reducción de costos.

Por qué el GPS no siempre basta en las ciudades

Cuando se habla de fallos de GPS, muchas personas piensan primero en zonas rurales, parques remotos o regiones montañosas. Sin embargo, los entornos urbanos densos también representan un problema serio. Los edificios altos y agrupados pueden interferir con la señal y desplazar el punto de ubicación mostrado en los mapas.

Ese fenómeno, común en grandes ciudades, complica la labor de robots pequeños que deben desplazarse por aceras, esquinas y cruces peatonales. Un error de pocos metros puede hacer que una máquina se desoriente, se detenga o pierda tiempo valioso al intentar corregir su trayectoria.

La publicación original recuerda que otros robots de entrega probados en campus universitarios ya han mostrado dificultades para orientarse o para cruzar calles. Aunque estos sistemas son funcionales en contextos limitados, la calle urbana sigue siendo uno de los mayores desafíos de ingeniería para la autonomía terrestre.

Hanke lo reconoció en un comunicado al señalar que “la promesa de la robótica de última milla es inmensa, pero la realidad de navegar por caóticas calles de la ciudad es uno de los mayores desafíos de ingeniería”. El acuerdo con Coco Robotics busca precisamente atacar ese cuello de botella.

La escala del experimento y el valor de los datos

El tamaño de la base de entrenamiento ayuda a explicar por qué Niantic considera que su tecnología puede tener aplicaciones más allá del entretenimiento. En su pico de 2016, Pokémon Go llegó a registrar alrededor de 230 millones de jugadores activos mensuales. Incluso con menor relevancia cultural una década después, algunas estimaciones todavía lo sitúan cerca de 50 millones de usuarios activos.

Esa dimensión convierte al juego en una fuente poco común de imágenes geolocalizadas y capturadas desde perspectivas humanas. A diferencia de un levantamiento cartográfico tradicional, aquí el material surgió de interacciones repetidas y distribuidas en miles de ubicaciones, con una diversidad de condiciones difícil de replicar de forma centralizada.

Para la economía de IA, este tipo de insumo es especialmente valioso. Los sistemas de visión artificial dependen de grandes cantidades de ejemplos del mundo real para reconocer patrones, objetos y escenarios. En este caso, la multitud no solo generó datos. También ayudó a registrar cambios del entorno a lo largo del tiempo.

Niantic sostiene además que su alianza con Coco forma parte de un objetivo más amplio: construir un “mapa vivo” del mundo, actualizado de manera continua conforme aparezcan nuevos datos. Una vez en operación, los propios robots equipados con VPS podrán añadir información adicional y retroalimentar el modelo para mejorar aún más su precisión.

Privacidad, reutilización y debate público

El anuncio también vuelve a poner sobre la mesa una pregunta incómoda para la era digital. ¿Hasta qué punto los usuarios comprenden cómo pueden terminar usándose los datos que generan, incluso cuando esos datos se recolectan dentro de experiencias de ocio aparentemente inocuas?

El caso de Pokémon Go no es aislado. La nota original menciona que durante años científicos informáticos han especulado con que los sistemas CAPTCHA de Google, en los que los usuarios identifican bicicletas o semáforos para demostrar que son humanos, pudieron servir para entrenar modelos de visión artificial.

También se recuerda que recientemente se ha alegado que fuerzas del orden accedieron o compraron contenido generado por usuarios de la herramienta de mapeo Waze para apoyar investigaciones policiales. Niantic no ha planteado un plan similar para su base de datos VPS, pero el debate aparece de forma natural.

Una tecnología capaz de ubicar con precisión una localización a partir de los puntos de referencia visibles en una fotografía podría resultar atractiva para múltiples industrias y, potencialmente, para actores estatales. El anuncio con Coco Robotics se mantiene en el ámbito comercial, pero ilustra cómo la infraestructura de datos puede abrir puertas a usos futuros difíciles de anticipar desde el inicio.

Más allá del juego, una infraestructura para máquinas

En perspectiva, la historia muestra una tendencia más amplia en tecnología. Muchas plataformas que parecen centradas en consumidores terminan convirtiéndose en mecanismos de captura de datos útiles para desarrollar sistemas de inteligencia artificial, automatización y logística.

Ese patrón ya es visible en compañías de vehículos autónomos como Waymo y Tesla, cuyo progreso depende en buena medida de la recolección constante de datos del mundo real. Niantic parece querer recorrer un camino parecido, aunque desde un origen muy distinto: un videojuego de realidad aumentada masivo.

Para lectores interesados en IA y mercados tecnológicos, la noticia también revela cómo el valor económico de una plataforma puede desplazarse con el tiempo. Lo que una vez fue una aplicación estrella de entretenimiento ahora sirve como capa de entrenamiento para sistemas robóticos con potencial comercial en reparto, cartografía y automatización urbana.

En términos simples, años de personas intentando atraparlos a todos ayudaron a crear una infraestructura visual que hoy podría contribuir a que pizzas, comestibles y otros pedidos lleguen a destino con mayor precisión. El giro es llamativo, pero también profundamente coherente con la economía de datos que domina el desarrollo tecnológico actual.


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