Pokémon Go: Dados de jogadores serão usados para treinar robôs de entrega

A desenvolvedora Niantic anunciou que os dados de realidade aumentada do Pokémon Go serão usados para treinar robôs de entrega da Coco Robotics. A informação foi divulgada em 17 de março de 2026.

Milhões de jogadores de Pokémon Go contribuíram para o desenvolvimento de robôs de entrega. A Niantic Spatial, desenvolvedora do jogo, está reaproveitando informações coletadas para treinar sistemas de navegação em ambientes urbanos.

Parceria entre Niantic e Coco Robotics

A Niantic revelou uma parceria com a Coco Robotics para aprimorar sua frota de robôs autônomos. A ideia é utilizar dados de realidade aumentada capturados por jogadores para permitir que máquinas circulem com mais precisão em ruas movimentadas.

Desde 2016, usuários registraram milhões de imagens e vídeos de locais reais — como pontos turísticos, murais e edifícios — ao interagir com as PokéStops e ginásios. Esses registros foram enviados voluntariamente dentro do aplicativo.

Sistema de posicionamento visual

O material capturado alimenta um sistema de posicionamento visual que permite identificar a localização com base no ambiente ao redor, reduzindo a dependência de GPS. Esse tipo de tecnologia é útil em áreas urbanas densas, onde sinais costumam falhar.

Segundo a Niantic Spatial, a lógica por trás do jogo e dos robôs é semelhante: “Acontece que fazer o Pikachu correr de forma realista e fazer o robô da Coco se mover com segurança e precisão pelo mundo é, na verdade, o mesmo problema.”

O diretor técnico da empresa, Brian McClendon, explicou que o “cânion urbano é o pior lugar do mundo para GPS”.

Com base nesse banco de dados — que pode chegar a bilhões de imagens —, os robôs da Coco conseguem interpretar melhor o espaço ao redor.

A Niantic afirma ter deixado claras as informações sobre a coleta de dados, mas nem todos os usuários associaram essa coleta ao treinamento de robôs.

O sistema foi reforçado com missões que incentivavam os jogadores a escanear ambientes em troca de recompensas no jogo. Essas interações ajudaram a construir modelos tridimensionais mais detalhados das cidades.