En 2016, una multitud de personas salió a las calles con el teléfono en la mano, mirando con intensidad la pantalla mientras caminaba por parques, avenidas y plazas. No estaban perdidas ni buscando una dirección. Iban tras un Pikachu o un Squirtle. Pokémon Go no fue solo un fenómeno de masas, fue el inicio de una revolución silenciosa en la forma en que las máquinas entienden el mundo.
Del juego al mapa inteligente
Cuando millones de personas recorrieron sus ciudades cazando Pokémon, no solo acumulaban puntos. Generaban datos. Cada paso, cada foto, cada ubicación georreferenciada se convirtió en una pieza de un rompecabezas mucho más grande. Niantic, la empresa detrás del juego, no lo hizo solo para entretener. Lo hizo para aprender. Aprendió cómo se mueven las personas. Cómo se ven las calles desde distintos ángulos. Cómo se distribuyen los edificios, las aceras, las plazas. Y ahora, esos datos están siendo utilizados para algo inesperado guiar robots de reparto entre el tráfico y los transeúntes.
En mayo de 2024, Niantic decidió que su tecnología espacial tenía un potencial más allá del entretenimiento. Separó su división de inteligencia artificial espacial y creó Niantic Spatial, una empresa independiente con una misión clara enseñar a las máquinas a ver el mundo como lo vemos los humanos.
"Quinientos millones de personas instalaron la app en sus primeros 60 días" - Brian McClendon, CTO de Niantic Spatial
El GPS falla en la ciudad
El GPS, esa herramienta que usamos todos los días para no perdernos, tiene un punto débil las ciudades. Entre rascacielos, puentes y calles estrechas, las señales satelitales rebotan, se distorsionan, se pierden. El cañón urbano es el peor lugar del mundo para el GPS, dice sin rodeos Brian McClendon. Y el margen de error puede llegar a 50 metros. Eso significa que un robot podría creer que está frente al portal de un cliente cuando en realidad está en la acera de enfrente, o incluso en una calle paralela.
Este problema no es menor cuando se trata de entrega autónoma. Un error de localización puede retrasar un pedido, generar frustración o incluso hacer fallar todo el sistema. Por eso, las empresas de logística autónoma necesitan algo más preciso que el GPS. Necesitan visión.
Cómo ve un robot la ciudad
El producto estrella de Niantic Spatial es un sistema de posicionamiento visual, o VPS. No depende de satélites, sino de cámaras. Está entrenado con 30.000 millones de imágenes urbanas, muchas de ellas generadas por jugadores de Pokémon Go e Ingress, el precursor de realidad aumentada lanzado en 2013.
Este sistema es capaz de situar un dispositivo en el mapa con una precisión de pocos centímetros a partir de un puñado de fotos del entorno. No solo dice dónde estás, sino también hacia dónde miras. Y eso es fundamental para un robot que debe navegar por aceras, evitar obstáculos y saber exactamente frente a qué puerta dejar un paquete.
"Teníamos más de un millón de ubicaciones en todo el mundo donde podemos localizarte con precisión de centímetros y, lo que es más importante, saber hacia dónde miras" - Brian McClendon, CTO de Niantic Spatial
Robots con ojos de jugador
Coco Robotics ha sido el primer socio en adoptar esta tecnología. Opera cerca de 1.000 robots de reparto en ciudades como Los Ángeles, Chicago, Miami o Helsinki. Sus máquinas, equipadas con cuatro cámaras, ahora combinan el GPS convencional con el VPS de Niantic Spatial.
El objetivo es claro mejorar la precisión en los momentos clave. En las zonas de recogida frente a restaurantes y en la entrega en la puerta del cliente, cada centímetro cuenta. Y según Zach Rash, CEO de Coco, este salto tecnológico permitirá cumplir con los tiempos de entrega prometidos y reducir errores en la operativa urbana.
El mapa que nunca duerme
Pero la ambición de Niantic Spatial va más allá de guiar robots. John Hanke, su CEO, imagina un "mapa vivo" una réplica digital del mundo real que se actualiza constantemente. Cada robot que se desplaza no solo sigue el mapa, también lo mejora. Al moverse, captura nuevas imágenes, detecta cambios en el entorno y envía esos datos en tiempo real.
Este mapa no está hecho para humanos. Está hecho para máquinas. Contiene descripciones detalladas de los elementos del entorno, sus propiedades y su contexto. El objetivo, dice Hanke, es replicar el mundo real tal como es. Y añade Esta era consiste en construir descripciones útiles del mundo para que las máquinas lo comprendan.
Parece ciencia ficción. Pero ya está ocurriendo. Lo que empezó como un juego para capturar criaturas virtuales ahora ayuda a robots a no perderse entre las calles del mundo real. Y todo gracias a que millones de personas, sin saberlo, estaban entrenando al futuro.