Иако научниците успешно користеа невронски мрежи за да ги претворат замислените 15D сцени во слики, овие техники за машинско учење не се доволно брзи за да ги направат погодни за многу апликации во реалниот свет. Новиот метод, демонстриран од истражувачите од Технолошкиот институт во Масачусетс и други организации, може да прикажува тродимензионални сцени од слики околу 000 пати побрзо од некои други модели. За ова извештаи веб-страница на организацијата.
Специјалистите појаснија дека во многу сфери на животот, на пример, прецизна хирургија или земјоделство, потребна е тридимензионална визуелизација на предметите. Како по правило, невронските мрежи добиваат дводимензионална слика и врз основа на неа создаваат 3D објект. Научниците од МИТ изјавија дека нивниот нов метод овозможува да се забрза овој процес за околу 15 илјади пати, во споредба со постоечките модели.
Авторите на развојот создадоа мрежа на светло поле (LFN), врз основа на која вештачката интелигенција научи да репродуцира тродимензионални објекти по едно набљудување и со стапка на слики во реално време. Овој метод претставува сцена како светлосно поле од 360° и функција која ги опишува сите светлосни зраци во тродимензионален простор што минуваат низ секоја точка и во сите правци. Светлосното поле е шифрирано во невронска мрежа, што го забрзува прикажувањето на 3Д сцената.
Специјалисти го тестирале моделот на неколку сцени. Тие открија дека со LFN, невронската мрежа може да генерира 500Д објекти со над 1,6 фрејмови во секунда, околу три реда на големина побрзо од другите методи. Научниците исто така појаснија дека новата мрежа на светлосното поле порационално користи ресурси кои бараат околу XNUMX MB меморија.
„Невралното рендерирање овозможи фотореалистичко прикажување и уредување на слики врз основа само на редок сет на влезни слики. За жал, сите постоечки методи се многу скапи од пресметковна гледна точка, што ја оневозможува нивната употреба во апликации кои бараат обработка во реално време, како видео-конференции. Овој проект прави голем чекор кон нова генерација на пресметковно ефикасни и математички елегантни алгоритми за невронско рендерирање. Очекувам дека ќе најде широка примена во компјутерската графика, компјутерската визија и други области“, рече учесникот во истражувањето, вонреден професор Гордон Вецштајн. Според него, новата технологија ќе најде примена во компјутерската графика и во други области.
Инаку, на крајот на ноември се дозна за програмата Рикулт, која им помага на земјоделците да ја зголемат жетвата. Службата ги анализира временските промени за да им помогне на земјоделците во Тајланд и Пакистан да го изберат најдоброто време за садење култури.
Прочитајте исто така: