Olimlar tasavvur qilingan 15D-sahnalarni tasvirga aylantirish uchun neyron tarmoqlardan muvaffaqiyatli foydalangan bo'lsalar ham, mashinani o'rganishning ushbu usullari ularni real hayotdagi ko'plab ilovalar uchun mos qilish uchun etarlicha tez emas. Massachusets texnologiya instituti va boshqa tashkilotlar tadqiqotchilari tomonidan namoyish etilgan yangi usul tasvirlardan uch o‘lchamli sahnalarni boshqa ba’zi modellarga qaraganda taxminan 000 XNUMX marta tezroq ko‘rsatishi mumkin. Bu haqida hisobotlar tashkilot veb-sayti.
Mutaxassislar hayotning ko'plab sohalarida, masalan, aniq jarrohlik yoki qishloq xo'jaligida ob'ektlarni uch o'lchovli vizualizatsiya qilish kerakligini aniqladilar. Qoidaga ko'ra, neyron tarmoqlar ikki o'lchovli tasvirni oladi va uning asosida 3D ob'ektni yaratadi. MIT olimlarining ta'kidlashicha, ularning yangi usuli bu jarayonni mavjud modellarga nisbatan qariyb 15 ming marta tezlashtirish imkonini beradi.
Ishlanma mualliflari yorug'lik maydoni tarmog'ini (LFN) yaratdilar, uning asosida sun'iy intellekt bir kuzatuvdan so'ng va real vaqtda kadr tezligi bilan uch o'lchamli ob'ektlarni ko'paytirishni o'rgandi. Bu usul sahnani 360 ° yorug'lik maydoni sifatida ifodalaydi va har bir nuqtadan va barcha yo'nalishlarda o'tadigan uch o'lchovli fazodagi barcha yorug'lik nurlarini tavsiflovchi funksiyadir. Yorug'lik maydoni neyron tarmoqqa kodlangan bo'lib, bu 3D-sahnani ko'rsatishni tezlashtiradi.
Mutaxassislar modelni bir nechta sahnalarda sinab ko'rishdi. Ular LFN yordamida neyron tarmoq sekundiga 500 kvadratdan ortiq 1,6D ob'ektlarni yaratishga qodir ekanligini aniqladilar, bu boshqa usullarga qaraganda uch baravar tezroq. Olimlar shuningdek, yorug'lik maydonining yangi tarmog'i taxminan XNUMX MB xotira talab qiladigan resurslardan oqilona foydalanishini aniqladilar.
“Neyron renderlash faqat siyrak kiritilgan tasvirlar to‘plamiga asoslangan fotorealistik renderlash va tasvirni tahrirlash imkonini berdi. Afsuski, barcha mavjud usullar hisoblash nuqtai nazaridan juda qimmatga tushadi, bu esa ularni real vaqt rejimida qayta ishlashni talab qiladigan ilovalarda, masalan, video konferentsiyada foydalanishga to'sqinlik qiladi. Ushbu loyiha hisoblash samarali va matematik jihatdan oqlangan neyronni ko'rsatish algoritmlarining yangi avlodiga katta qadam tashlaydi. U kompyuter grafikasi, kompyuterni ko‘rish va boshqa sohalarda keng qo‘llanilishini kutaman”, dedi tadqiqot ishtirokchisi, dotsent Gordon Vetsshteyn. Uning so‘zlariga ko‘ra, yangi texnologiya kompyuter grafikasi va boshqa sohalarda qo‘llanilishini topadi.
Aytgancha, noyabr oyining oxirida fermerlarga hosilni ko'paytirishga yordam beradigan Rikult dasturi haqida ma'lum bo'ldi. Xizmat Tailand va Pokistondagi fermerlarga ekin ekish uchun eng yaxshi vaqtni tanlashda yordam berish uchun ob-havo o‘zgarishlarini tahlil qiladi.
Shuningdek o'qing: