Ғалымдар ойдан шығарылған 15D көріністерін кескіндерге айналдыру үшін нейрондық желілерді сәтті пайдаланғанымен, бұл машиналық оқыту әдістері оларды көптеген нақты әлем қолданбалары үшін қолайлы ету үшін жеткілікті жылдам емес. Массачусетс технологиялық институтының және басқа ұйымдардың зерттеушілері көрсеткен жаңа әдіс кескіндерден үш өлшемді көріністерді басқа модельдерге қарағанда шамамен 000 XNUMX есе жылдам көрсете алады. Туралы есеп береді ұйымның веб-сайты.
Мамандар өмірдің көптеген салаларында, мысалы, дәл хирургия немесе ауыл шаруашылығында объектілерді үш өлшемді визуализациялау қажет екенін түсіндірді. Әдетте, нейрондық желілер екі өлшемді кескінді алады және оның негізінде 3D объектісін жасайды. MIT ғалымдары олардың жаңа әдісі бұл процесті қолданыстағы модельдермен салыстырғанда шамамен 15 мың есе жылдамдатуға мүмкіндік беретінін айтты.
Әзірлеу авторлары жеңіл өріс желісін (LFN) құрды, оның негізінде жасанды интеллект бір бақылаудан кейін және нақты уақытта кадр жиілігімен үш өлшемді объектілерді жаңғыртуды үйренді. Бұл әдіс көріністі 360° жарық өрісі және әрбір нүкте арқылы және барлық бағытта өтетін үш өлшемді кеңістіктегі барлық жарық сәулелерін сипаттайтын функция ретінде көрсетеді. Жарық өрісі нейрондық желіге кодталған, ол 3D көрінісінің көрсетілуін жылдамдатады.
Мамандар модельді бірнеше көріністе сынап көрді. Олар LFN көмегімен нейрондық желі секундына 500 кадрдан астам 1,6D нысандарын жасай алатынын анықтады, бұл басқа әдістерге қарағанда шамамен үш ретке жылдамырақ. Ғалымдар сонымен қатар жарық өрісінің жаңа желісі шамамен XNUMX МБ жадты қажет ететін ресурстарды ұтымдырақ пайдаланатынын түсіндірді.
«Нейрондық рендеринг фотореалистік рендеринг пен кіріс кескіндерінің сирек жиынтығына негізделген кескінді өңдеуге мүмкіндік берді. Өкінішке орай, барлық қолданыстағы әдістер есептеу тұрғысынан өте қымбат, бұл оларды нақты уақыт режимінде өңдеуді қажет ететін қолданбаларда, мысалы, бейнеконференцияларда қолдануға мүмкіндік бермейді. Бұл жоба есептеу тиімді және математикалық талғампаз нейрондық көрсету алгоритмдерінің жаңа буынына үлкен қадам жасайды. Ол компьютерлік графика, компьютерлік көру және басқа салаларда кеңінен қолданылады деп күтемін», - деді зерттеуге қатысушы, доцент Гордон Вецштейн. Оның айтуынша, жаңа технология компьютерлік графика мен басқа да салаларда қолданбасын табады.
Айтпақшы, қараша айының соңында шаруаларға егін жинауға көмектесетін «Рикульт» бағдарламасы туралы белгілі болды. Бұл қызмет Тайланд пен Пәкістандағы фермерлерге егін егу үшін ең жақсы уақытты таңдауға көмектесу үшін ауа-райының өзгеруін талдайды.
Сондай-ақ оқыңыз: