A força de trabalho acidental
Precisávamos de mapas melhores. Os existentes? Defeituoso. Pontos cegos por toda parte. Especialmente para carros autônomos, que dependem de representações digitais do mundo real para navegar sem ajuda humana. Mas quem corrige os erros? Quem vê o mundo em 3D o suficiente para corrigi-los?
Acontece que é você. Especificamente, a pessoa segurando um telefone, andando pela calçada, caçando criaturas imaginárias.
Os jogadores de Pokémon Go não perseguiram apenas Pikachu. Eles se tornaram uma força de trabalho enorme e distribuída de topógrafos.
Correção de crowdsourcing
O jogo requer dados de localização precisos. Ele depende do GPS e de outros sensores para informar onde um Pokémon está. Mas o GPS não é perfeito. Pode ficar à deriva. Pode estar errado. Se um jogador relatar que uma criatura apareceu dentro de uma parede sólida, o jogo saberá que algo está errado.
“Quando os jogadores relatavam localizações incorretas, isso geralmente significava que os dados do mapa eram ruins.”
Esses relatórios geraram feedback. Feedback em tempo real sobre o layout espacial da cidade. Pesquisadores da Microsoft Research e da University College London analisaram esses dados. Eles viram uma mina de ouro.
Transformando jogo em precisão
Os pesquisadores desenvolveram um modelo de inteligência artificial. Não um robô no sentido da ficção científica, mas um software projetado para detectar padrões. O software analisou os dados de movimento de milhões de jogadores.
Por que? Porque se 100 jogadores pararem em um ponto, provavelmente será um marco. Se todos tropeçarem perto de um meio-fio, esse meio-fio é importante.
A equipe comparou os rastros de localização dos jogadores com imagens de ruas de alta resolução. Eles encontraram incompatibilidades. Uma calçada aqui pode estar a meio metro de distância no mapa digital. Uma estrada pode ter curvas diferentes na realidade e no banco de dados.
É aqui que a tecnologia muda.
A consciência espacial é fundamental para tecnologias como a direção autônoma. Os carros precisam saber onde fica a beira da estrada. Eles precisam distinguir uma entrada de automóveis de uma pista. Os mapas padrão muitas vezes perdem esses detalhes.
Os dados Pokémon preencheram essas lacunas.
A vantagem inesperada
Parece mágica. Usando um jogo para melhorar tecnologia crítica. Mas é apenas a inteligência artificial fazendo o que faz de melhor: processar grandes quantidades de ruído para encontrar o sinal.
Os jogadores não estavam tentando construir um sistema. Eles estavam brincando.
Seu comportamento gerou dados em tempo real sobre como as pessoas se movem pelos ambientes. Para onde eles olham. Onde eles fazem uma pausa.
Pedimos permissão para sermos pesquisados? Na verdade.
Nós apenas caminhamos.
O Mapa Aberto
Os resultados foram mapas melhores. Modelos mais precisos do nível da rua.
Para carros autônomos, isso significa menos erros. Para planejadores urbanos, melhor visão.
O gêmeo digital da cidade é mais limpo porque brincamos nele.
Isso faz você se perguntar. Quantas outras camadas da realidade estamos mapeando sem pensar nisso?
Cada etapa são dados. Cada olhar é informação.
O mapa nunca termina.
Está sempre esperando pelo próximo jogador. 📱
