Los jugadores de ‘Pokémon GO’, sin saberlo, han contribuido a crear una de las bases de datos de imágenes urbanas más grandes del mundo, y ahora esta colección la utiliza Niantic Spatial para mejorar la navegación de robots de reparto autónomos. Es esa colaboración con la startup Coco Robotics la que lleva esta tecnología al reparto urbano.
Una década recopilando calles
La base de datos se ha creado a lo largo de casi diez años gracias a los escaneos realizados por jugadores en calles, lugares emblemáticos y espacios públicos mientras buscaban Pokémon. El resultado es más de 30.000 millones de imágenes reales que ahora alimentan el Sistema de Posicionamiento Visual (VPS) de Niantic Spatial.
La empresa surgida del negocio geoespacial de Niantic ha desarrollado un modelo a gran escala compuesto por datos de 10 millones de ubicaciones escaneadas en todo el mundo, capturadas desde la perspectiva de un peatón, incluyendo lugares inaccesibles para los vehículos. La compañía también ha explicado que su tecnología VPS da servicio a otras apps como 'Ingress' y 'Peridot'.
Alimento para los robots
Aun con todas estas imágenes, el principal problema al que se enfrentaban los robots era el fallo del GPS en entornos como zonas urbanas densas y espacios interiores. El sistema VPS de Niantic Spatial resuelve este problema utilizando señales visuales del entorno para determinar la posición con precisión, sin depender de satélites. Coco Robotics, que en 2025 anunció una colaboración de investigación con OpenAI, ha completado alrededor de medio millón de repartos y pretende mejorar la navegación de su flota con esta tecnología.
"El mismo problema que Pikachu"
John Hanke, CEO de Niantic Spatial, ha explicado que lograr que Pikachu se mueva de forma realista y que un robot de Coco avance con seguridad responde, en el fondo, al mismo problema y sirve para mostrar cómo la ingeniería de realidad aumentada y la robótica autónoma comparten problemas técnicos.
El escaneo es una función opcional de Pokémon GO
Niantic afirma que los escaneos son completamente opcionales y recuerda que caminar y jugar, por sí solo, no supone entrenar un modelo de IA. Los usuarios debían visitar un lugar público específico y hacer clic para escanear, a través de funciones del juego que premiaban la acción de puntos de interés.
No obstante, a largo plazo Niantic Spatial va más allá de la función de entregas a domicilio. Hanke asegura que el objetivo es construir un "modelo vivo del mundo", capaz de recoger cambios de tiempo y contexto para ayudar a personas y máquinas a entender y desplazarse mejor en el entorno físico. La base para esto ya está construida, escaneo a escaneo, Pokémon a Pokémon.