Pokémon Go: Spieler haben unwissentlich Lieferroboter trainiert

Niantic nutzt 30 Milliarden Bilder aus Pokémon Go, um Robotern das Navigieren beizubringen. Die sollen künftig Pizza ausliefern.

Wer in den vergangenen Jahren durch Parks und Innenstädte gelaufen ist, um virtuelle Pokémon zu fangen, hat dabei möglicherweise ganz nebenbei an einer der größten Crowdsourcing-Kampagnen der Technikgeschichte mitgewirkt. Niantic Spatial, hervorgegangen aus dem Team hinter Pokémon Go, hat eine Partnerschaft mit dem Lieferroboter-Hersteller Coco Robotics bekanntgegeben. Deren Roboter sollen künftig mithilfe von Kartendaten navigieren, die aus den Handykameras von Pokémon-Go-Nutzern stammen.

30 Milliarden Bilder für zentimetergenaue Ortung

Dabei geht es um Niantics Visual Positioning System (VPS). Das System bestimmt die Position eines Geräts nicht über GPS-Satellitensignale, sondern anhand visueller Merkmale der Umgebung wie Gebäudefassaden, Denkmäler und Straßenmöbel. Trainiert wurde das Modell mit mehr als 30 Milliarden Bildern, die Pokémon-Go-Spieler im Laufe der Jahre aufgenommen haben. Laut Niantic erreicht das System eine Genauigkeit im Zentimeterbereich.

Ein Pikachu realistisch durch die Gegend laufen zu lassen und einen Coco-Roboter sicher durch die Stadt zu navigieren, ist im Grunde dasselbe Problem

Niantic-Spatial-Chef John Hanke

Besonders wertvoll macht die Daten ihre Vielfalt: Weil Millionen Spieler dieselben Orte zu unterschiedlichen Tageszeiten, bei verschiedenem Wetter und aus wechselnden Blickwinkeln fotografiert haben, konnte Niantic robuste 3D-Modelle der realen Welt erstellen. Einen kräftigen Schub bekam die Datensammlung 2020, als Niantic die sogenannte Feldforschung einführte, ein Feature, das Spieler dafür belohnte, reale Objekte wie Statuen oder Gebäude mit der Kamera zu scannen.

“Ein Pikachu realistisch durch die Gegend laufen zu lassen und einen Coco-Roboter sicher durch die Stadt zu navigieren, ist im Grunde dasselbe Problem”, sagte Niantic-Spatial-Chef John Hanke gegenüber dem MIT Technology Review.

Wo GPS versagt, soll VPS übernehmen

Die Partnerschaft zielt auf ein konkretes Problem. GPS ist in dicht bebauten Innenstädten oft unzuverlässig. Hohe Gebäude reflektieren und blockieren Satellitensignale, der blaue Punkt auf der Karte springt. Für einen Lieferroboter, der eigenständig Bürgersteige befahren soll, ist das ein ernstes Hindernis. Andere autonome Lieferroboter, etwa auf US-amerikanischen Uni-Campussen, sind bereits dafür bekannt, sich zu verfahren oder an Straßenkreuzungen zu scheitern.

Cocos Roboter sollen stattdessen vier Kameras nutzen, die ein 360-Grad-Bild der Umgebung erfassen. VPS gleicht diese Bilder mit dem aus Pokémon-Go-Daten erstellten 3D-Modell ab und berechnet daraus die exakte Position.

Daten, die ein Eigenleben entwickeln

Der Fall reiht sich in eine wachsende Liste von Beispielen ein, bei denen Nutzerdaten, die für einen bestimmten Zweck erhoben wurden, Jahre später für etwas völlig anderes eingesetzt werden. Das bekannteste Beispiel dürften Googles CAPTCHA-Tests sein: Nutzer klicken auf Ampeln und Fahrräder, um zu beweisen, dass sie Menschen sind, und trainieren dabei mutmaßlich Googles Bilderkennungsmodelle. Auch beim Kartendienst Waze sollen Strafverfolgungsbehörden auf nutzergenerierte Daten zugegriffen haben.

Langfristig will Niantic Spatial eine Art lebendige Weltkarte aufbauen, die sich kontinuierlich aktualisiert. Sobald die mit VPS ausgerüsteten Coco-Roboter auf den Straßen unterwegs sind, sollen auch sie neue Bilddaten sammeln und in das Modell zurückspeisen, ein Prinzip, das auch Unternehmen wie Waymo und Tesla bei ihren selbstfahrenden Fahrzeugen nutzen.

Auf seinem Höhepunkt 2016 hatte Pokémon Go rund 230 Millionen monatlich aktive Spieler. Auch wenn die kulturelle Relevanz des Spiels 2026 deutlich nachgelassen hat, sind nach Schätzungen immer noch etwa 50 Millionen Nutzer aktiv. Genug, um die Datenbasis weiter wachsen zu lassen.

Wer also das nächste Mal jemanden sieht, der im Park auf sein Handy starrt und virtuelle Monster jagt, sollte wissen: Die dabei erfassten Daten könnten dafür sorgen, dass die nächste Pizzalieferung pünktlich ankommt.