Pokémon Go non ti ha fatto allenare solo i Pokémon: cosa è successo mentre giocavi?

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Far salire di livello i Pokémon, andare a caccia, muoversi nello spazio seguendo una mappa che si sovrapponeva al mondo reale: per anni Pokémon Go è stato questo. Un gioco fatto di esplorazione e semplici tap, che ha portato milioni di persone a osservare meglio ciò che avevano intorno, inquadrando strade, edifici, dettagli urbani mentre giocavano.

Eppure era molto, molto di più: quei movimenti e quelle immagini hanno contribuito a costruire un patrimonio di informazioni sul mondo reale molto più ampio di quanto si potesse immaginare. Non si trattava di allenare solo creature virtuali, ma (senza saperlo) di allenare anche un’AI che oggi impara proprio da quei dati a far orientare dei robt negli stessi spazi.

• Dai Pokémon a Niantic Spatial
• Cosa allenavamo mentre giocavamo?
• Quali dispositivi utilizzano il dataset e come?
• Dal gioco al mondo reale: cosa cambia?

Dai Pokémon a Niantic Spatial

Per comprendere bene cos’è successo dobbiamo fare un passo indietro e parlare di Niantic, azienda tecnologica statunitense che sviluppa applicazioni e giochi basati sulla geolocalizzazione e sulla realtà aumentata. Non tutti sanno che quest’azienda nasce, in realtà, come divisione interna a Google nel 2010. Guidata da John Hanke, la divisione era già coinvolta nello sviluppo di Google Earth e Google Maps.

A dirla tutta, l’idea iniziale era quella di costruire esperienze digitali legate al mondo reale, unendo mappe, geolocalizzazione e interazione e proprio da questa idea è nato Ingress, il primo gioco della società, basato sull’esplorazione fisica dello spazio e sulla scoperta di punti di interesse distribuiti nelle città. Nel 2015 però Niantic diventa indipendente e prova il salto di qualità legandosi ai Pokémon: un salto riuscitissimo perché ne 2016 esordisce Pokémon Go, diventando un fenomeno globale.

Nel caso foste tra i pochi che non ci hanno mai giocato, il gioco utilizza una mappa del mondo reale arricchita da luoghi, percorsi e ambienti che gli utenti attraversano quotidianamente. Negli anni, attraverso funzionalità come la scansione dei luoghi e la raccolta di immagini, Niantic ha iniziato a costruire un sistema sempre più preciso per rappresentare gli spazi fisici, basato su contributi distribuiti e aggiornati nel tempo.

Ecco, tutto questo ha portato allo sviluppo della piattaforma Niantic Spatial, presentata come un’evoluzione tecnologica che combina realtà aumentata, mappatura 3D e visione artificiale. Il suo obiettivo? Permettere ai dispositivi di riconoscere e comprendere l’ambiente circostante con maggiore precisione, utilizzando dati visivi raccolti nel mondo reale.

Cosa allenavamo mentre giocavamo?

E adesso, andiamo al dunque: allenare i Pokémon era l’obiettivo visibile, quello che guidava ogni movimento. Ma mentre si camminava con lo smartphone in mano, osservando l’ambiente attraverso la fotocamera, si accumulavano immagini, angolazioni, punti di riferimento del mondo reale. Non in modo dichiarato come un addestramento, ma come effetto naturale di un gioco costruito attorno allo spazio fisico.

Di fatto, però, fotografie, scansioni di luoghi, informazioni geolocalizzate erano e sono materiale utile per costruire modelli dell’ambiente sempre più precisi: in poche parole (e semplificando davvero moltissimo il discorso), ogni giocatore ha contribuito ad allenare un’intelligenza artificiale, o, ancora più precisamente, ha contribuito a creare le condizioni perché potesse essere addestrata.

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Ogni inquadratura, ogni luogo registrato, ogni percorso seguito aggiungeva un tassello a un dataset che, a sua volta, “materializza” una rappresentazione del mondo sfruttata per orientare dispositivi e tecnologie negli stessi spazi attraversati ogni giorno.

Quali dispositivi utilizzano il dataset e come?

Abbiamo parlato di dispositivi e tecnologie ed è proprio qui che l’operato di Niantic diventa più peculiare, che la storia si fa decisamente più interessante e quasi fantascientifica: i primi a usufruire dei dati raccolti da Pokémon Go sono infatti i robot di consegna. La piattaforma di mappatura spaziale Niantic Spatial ha infatti iniziato a trasformare le immagini raccolte nel tempo in un sistema capace di descrivere l’ambiente reale in modo dettagliato.

Questo sistema viene poi fornito anche ad aziende esterne, come quelle che sviluppano robot autonomi, per migliorare la capacità di orientarsi nello spazio urbano. In pratica, i robot non si affidano solo al GPS, ma integrano queste informazioni visive per riconoscere ciò che li circonda.

Attraverso telecamere e sensori, confrontano l’ambiente reale con il dataset costruito da Niantic, riuscendo a individuare marciapiedi, ingressi e punti di riferimento con una precisione che le sole coordinate non possono garantire. È qui che il lavoro iniziato con i giochi si traduce in qualcosa di tangibile e decisamente all’avanguardia.

Lo stesso principio viene utilizzato anche negli smartphone, in particolare nelle funzioni di realtà aumentata. Quando un dispositivo inquadra uno spazio, può confrontarlo con questi modelli per capire esattamente dove si trova e come posizionare elementi digitali. In questo modo, il dataset nato dal gioco diventa una base condivisa che permette a diversi dispositivi di leggere e interpretare il mondo reale in modo sempre più accurato.

Dal gioco al mondo reale: cosa cambia?

Il passaggio più interessante non riguarda solo la tecnologia, ma il modo in cui nasce. Un sistema che oggi viene utilizzato per orientare robot o migliorare la lettura degli spazi non è stato costruito in laboratorio, ma si è formato nel tempo attraverso un’esperienza diffusa, quotidiana, legata al gioco. Questo cambia il punto di partenza: non più solo ricerca e sviluppo, ma anche interazione continua con il mondo reale.

Cambia anche il modo in cui i dispositivi si muovono nello spazio. Non si limitano più a seguire coordinate, ma iniziano a riconoscere ciò che li circonda, collegando immagini, superfici e punti di riferimento a modelli già esistenti. È un passaggio che rende la navigazione più precisa, soprattutto nei contesti urbani, dove le informazioni tradizionali spesso non bastano.

Infine, cambia il rapporto tra ciò che facciamo e ciò che viene costruito a partire da quelle azioni: attività pensate per l’intrattenimento contribuiscono a creare basi utilizzate in ambiti diversi, senza una separazione netta tra i due livelli. Non è una trasformazione improvvisa, ma un processo che si sviluppa nel tempo e che oggi inizia a emergere in modo più evidente.