La fuerza laboral accidental
Necesitábamos mejores mapas. ¿Los existentes? Defectuoso. Puntos ciegos por todas partes. Especialmente para los vehículos autónomos, que dependen de representaciones digitales del mundo real para navegar sin ayuda humana. ¿Pero quién corrige los errores? ¿Quién ve el mundo en 3D lo suficiente como para corregirlos?
Resulta que eres tú. Específicamente, la persona que sostiene un teléfono, camina por la acera, cazando criaturas imaginarias.
Los jugadores de Pokémon Go no solo perseguían a Pikachu. Se convirtieron en una fuerza laboral masiva y distribuida de topógrafos.
Corrección colaborativa
El juego requiere datos de ubicación precisos. Se basa en GPS y otros sensores para indicarte dónde está un Pokémon. Pero el GPS no es perfecto. Puede derivar. Puede estar mal. Si un jugador informa que una criatura apareció dentro de una pared sólida, el juego sabe que algo anda mal.
“Cuando los jugadores informaron ubicaciones incorrectas, a menudo significaba que los datos del mapa eran incorrectos”.
Estos informes generaron comentarios. Retroalimentación en tiempo real sobre la distribución espacial de la ciudad. Investigadores de Microsoft Research y University College London analizaron estos datos. Vieron una mina de oro.
Convertir el juego en precisión
Los investigadores desarrollaron un modelo de inteligencia artificial. No es un robot en el sentido de ciencia ficción, sino un software diseñado para detectar patrones. El software analizó los datos de movimiento de millones de jugadores.
¿Por qué? Porque si 100 jugadores se detienen en un lugar, probablemente sea un hito. Si todos tropiezan cerca de una acera, esa acera importa.
El equipo comparó los rastros de ubicación de los jugadores con imágenes callejeras de alta resolución. Encontraron desajustes. Una acera aquí podría estar a dos pies de distancia en el mapa digital. Una carretera puede tener una curva diferente en la realidad que en la base de datos.
Aquí es donde cambia la tecnología.
La conciencia espacial es clave para tecnología como la conducción autónoma. Los automóviles necesitan saber dónde está el borde de la carretera. Necesitan distinguir un camino de entrada de un carril. Los mapas estándar a menudo omiten estos detalles.
Los datos de Pokémon llenaron esos vacíos.
La ventaja inesperada
Suena como magia. Usar un juego para mejorar tecnología crítica. Pero es simplemente inteligencia artificial haciendo lo que mejor sabe hacer: procesar grandes cantidades de ruido para encontrar señales.
Los jugadores no estaban intentando construir un sistema. Estaban jugando.
Su comportamiento generó datos en tiempo real sobre cómo las personas se mueven a través de entornos. Donde miran. Donde hacen una pausa.
¿Pedimos permiso para ser encuestados? No precisamente.
Simplemente caminamos.
El mapa abierto
Los resultados fueron mejores mapas. Modelos más precisos del nivel de la calle.
Para los vehículos autónomos, esto significa menos errores. Para los urbanistas, una mejor visión.
El gemelo digital de la ciudad está más limpio porque jugamos en él.
Te hace preguntarte. ¿Cuántas otras capas de la realidad estamos mapeando sin pensar en ellas?
Cada paso son datos. Cada mirada es información.
El mapa nunca está terminado.
Siempre está esperando al próximo jugador. 📱
