Meğer sadece Pokémon yakalamıyormuşuz! Pokémon Go oynarken aslında ne yaptığınızı duyunca çok şaşıracaksınız
Mynet sayfasından alınan verilere göre, Ankara24.com bilgi veriyor.
Pokémon Go, 2016 yılında parklar ve sokaklar gibi birçok noktayı milyonlarca insan için bir tür oyun alanına dönüştürmüştü. Birçok ülkede bir anda popüler olan oyun, dijital Pokémon'ları gerçek dünyadaki konumların üzerine yerleştiriyor ve oyuncuları bunları toplayıp çevrelerini keşfetmeye teşvik ediyordu. Ancak şimdi oyunu oynayan oyuncularının topladığı 30 milyar görselin teslimat robotları için kullanıldığı ortaya çıktı.
POKÉMON GO OYUNCULARI FARKINDA OLMADAN DEVASA BİR VERİ TABANI OLUŞTURDUNDTV'de yer alan habere göre, Pokémon Go oyuncuları ve diğer artırılmış gerçeklik uygulamaları, farkında olmadan günün farklı saatlerinde, farklı ışık koşullarında ve çeşitli açılardan çekilmiş 30 milyardan fazla gerçek dünya görüntüsünden oluşan devasa bir görüntü veri tabanı oluşturdu ve bu veri tabanı sayesinde GPS'ten daha hassas bir sistem elde edildi.
Yani, bir oyuncu oyun içinde belirli bir simgesel yapıyı her taradığında, farkında olmadan bu devasa veri tabanının inşasına katkıda bulundu.
KRİTİK META VERİLER ELDE EDİLDİHaberde aktarılan detaylara göre oyun, uzun bir süre boyunca oyuncuları spor salonları, anıtlar ve kamusal alanlar gibi belirli gerçek dünya konumlarını ziyaret etmeye teşvik etti. Oyunda oyuncuların akıllı telefon kameralarını kullanarak bu konumları taramaları istenirken, her taramayla birlikte görsel imgelere ek olarak; konum koordinatları, kamera yönelimi, cihaz hareketine ilişkin veriler ve diğer çeşitli sensör okumaları gibi cihazla ilişkili kritik meta veriler de kaydedildi.
Bu devasa gerçek dünya görüntüleri koleksiyonu, Pokémon Go'nun geliştiricisi Niantic'in yan şirketi Niantic Spatial tarafından geliştirilen yeni teknolojinin de temelini oluşturdu.
VERİLER ROBOTLARDA NASIL KULLANILIYOR?Habere göre Niantic Spatial, bu devasa veri setini bir "Görsel Konumlandırma Sistemi" oluşturmak için kullanıyor. Bu sistemde, yalnızca GPS sinyallerini kullanmak yerine, cihazın kamerası tarafından yakalanan görsel sahneyi şirketin küresel görüntü veri tabanıyla eşleştirerek cihazın konumu belirleniyor. Bu yaklaşımın, özellikle GPS sinyallerin binalardan sekerek hataya yol açtığı ve konum tahminlerinin birkaç metre değişebildiği yoğun nüfuslu alanlarda yararlı olduğu söyleniyor.
Bu teknolojinin halihazırda Niantic'in ortak şirketi Coco Robotics tarafından kullanıldığı aktarılıyor. Bir teslimat girişimi olan Coco Robotics, ABD ve Avrupa'daki birçok şehirde bine yakın robottan oluşan bir filo işletiyor. Yiyecek veya yemek siparişleri gibi ürünleri taşıyan ve saatte yaklaşık 8 km/s hızla seyahat eden bu robotların, doğru teslimatı sağlamak için kapı eşiğine kadar gitmesi gerekiyor.
Sistem ise şu şekilde çalışıyor: Her robot, çevresini algılamak için birden fazla kamera kullanıyor ve görsel girdileri Pokémon Go oyuncularının katkısıyla elde edilen Niantic Spatial'ın dünya modeliyle eşleştiriyor. Böylece robotlar konumlarını çok daha büyük bir doğrulukla tespit edebiliyor.
Kısacası, bir zamanlar oyuncuların sanal Pokémon bulmasına yardımcı olan veriler, artık gerçek robotların yoğun şehirlerin sokaklarında yönünü bulmasını sağlıyor.
Bu konu hakkında neler düşünüyorsunuz?
SEN DE KATIL
Oyun oynarken bunu bilmiyordum.
Bu verilerin robotlar için kullanılmasını olumlu buluyorum.
Veri toplama sürecinin gizliliği konusunda endişeliyim.
Bu tür yeniliklerin gelecekte faydalı olabileceğine inanıyorum.
Bu anket 11 saat 56 dakika sonra sonlanacaktır.
Tüm Anketler
Paylaşmak ister misiniz?
Bu konudaki diğer haberler:
Görüntülenme:60
Bu haber kaynaktan arşivlenmiştir 18 Mart 2026 13:31 kaynağından arşivlendi



Giriş yap
Haberler
Türkiye'de Hava durumu
Türkiye'de Manyetik fırtınalar
Türkiye'de Namaz vakti
Türkiye'de Değerli metaller
Türkiye'de Döviz çevirici
Türkiye'de Kredi hesaplayıcı
Türkiye'de Kripto para
Türkiye'de Burçlar
Türkiye'de Soru - Cevap
İnternet hızını test et
Türkiye Radyosu
Türkiye televizyonu
Hakkımızda








En çok okunanlar



















