Niantic Chuyển Sang Mô Hình Thế Giới

Năm 2016, người chơi Pokémon Go vừa đi quanh khu phố vừa vuốt trên smartphone để bắt Snorlax và tăng bộ sưu tập. Những bản quét môi trường từ trò chơi đó sau này được cho là có thể giúp robot tránh chướng ngại vật và tương tác với đồ vật.

Brian McClendon, giám đốc công nghệ của Niantic Spatial, nói công ty muốn tái tạo thế giới thực và tận dụng kho dữ liệu thế giới để làm ra các bản sao. Ông cho biết Niantic đang theo đuổi một trong những chủ đề AI được nhắc nhiều ở Silicon Valley hiện nay.

Khác với các model ngôn ngữ lớn dựa trên văn bản, mô hình thế giới dùng đầu vào hình ảnh và có thể tạo ra môi trường số mô phỏng vật lý. Oliver Cameron, giám đốc điều hành của Odyssey, nói với model ngôn ngữ lớn thì hệ thống đoán từ tiếp theo, còn với mô hình thế giới thì hệ thống đoán trạng thái hình ảnh tiếp theo.

Theo McClendon, mô hình thế giới có thể giúp robot luyện tập mà không cần di chuyển thật hoặc ở đúng nơi sẽ hoạt động. Ông nói có thể chụp ảnh nơi robot sẽ làm việc, tạo model 3D rồi để phần mềm chạy hàng triệu mô phỏng để huấn luyện robot về các tham số của không gian đó.

Mô hình thế giới cũng có thể giúp xe không người lái. Jamie Shotton, giám đốc khoa học của Wayve, nói hệ thống này phải hiểu vật lý, nguyên nhân và kết quả, cùng cách các vật thể và con người đổi hành vi trước hành động của chúng ta.

Wayve cho biết model sinh của họ được hỗ trợ một phần bởi cảnh quay từ camera trên táp-lô. Startup này dùng nó để dựng lại các đoạn đường nguy hiểm và những điều kiện không an toàn mà khó thử ngoài đời.

Ngoài các ứng dụng vật lý, các nhà phát triển còn xem xét tác động của mô hình thế giới lên trò chơi điện tử. Vì vật lý và dựng hình 3D là phần cốt lõi của trò chơi điện tử, các tên tuổi lớn như Tencent đang đầu tư vào model của riêng họ.