Niantic, célèbre éditeur principalement connu pour les jeux Ingress et Pokémon Go, présente une technologie qui sera sans aucun doute à la base de la réalité augmentée de demain. Bienvenue à la Niantic Real World Platform.
A l’heure actuelle, notre expérience de la réalité augmentée est principalement faussée par le fait que le décor dans lequel nous évoluons apparaît en deux dimensions seulement. La limitation se situe notamment dans la difficulté de faire évoluer un personnage virtuel entre les éléments de notre environnement ; en les isolant, les identifiant, et estimant les distances séparant ces objets et autres êtres vivants.
Grâce au travail en interne au courant de l’année écoulée, mais aussi à l’acquisition des sociétés Escher Reality et Matrix Mill, le célèbre éditeur lève le voile sur une plateforme qu’il voit comme un « système d’exploitation faisant le pont entre le monde numérique et le monde physique » : la Niantic Real World Platform.
We think of the Niantic Real World Platform as an operating system that bridges the digital and the physical worlds.
Au travers du GIF suivant (~9,5Mo), Niantic illustre bien le fonctionnement de son algorithme de vision par ordinateur permettant d’isoler et identifier les objets d’un environnement.
Combiné à de l’apprentissage profond plus communément appelé deep learning, une bien meilleure interaction est possible entre le monde réel et la couche de réalité augmentée.
Démonstration en vidéo de l’évolution de Pikachu en AR dans le monde réel :
Niantic présente finalement un jeu multijoueur en réalité augmentée précisément basé sur sa plateforme :
Pour parvenir à ce résultat, Niantic a développé des techniques réseau propriétaires pour réduire un maximum la latence de la réalité augmentée.
Nous avons hâte de découvrir les prochaines utilisations qui seront faites de cette nouvelle plateforme développée par Niantic, sans oublier les évolutions à venir.
Niantic ne dévoile pas le futur de la RA, Niantic vient de comprendre qu’ils faisaient jusqu’à présent de la RA utilisant le principe « d’alignement Réel-Virtuel »…
Leur principe d’occlusion, cela s’appelle le principe de « concordance spatio-temporelle », deuxième principe du rendu en RA énoncé par Milgram en 94.
Cela n’enlève cependant rien à l’idée ingénieuse d’utiliser le deep learning !
Merci pour cette précision bmcorp !