Elm adamları xəyali 15D səhnələri şəkillərə çevirmək üçün neyron şəbəkələrdən uğurla istifadə etsələr də, bu maşın öyrənmə üsulları onları bir çox real dünya tətbiqləri üçün uyğun etmək üçün kifayət qədər sürətli deyil. Massaçusets Texnologiya İnstitutunun və digər təşkilatların tədqiqatçıları tərəfindən nümayiş etdirilən yeni üsul şəkillərdən üçölçülü səhnələri bəzi digər modellərə nisbətən təxminən 000 XNUMX dəfə daha sürətli göstərə bilir. Bu barədə məlumat verir təşkilatın internet saytı.
Mütəxəssislər aydınlaşdırdılar ki, həyatın bir çox sahələrində, məsələn, dəqiq cərrahiyyə və ya kənd təsərrüfatında obyektlərin üçölçülü vizuallaşdırılmasına ehtiyac var. Bir qayda olaraq, neyron şəbəkələri ikiölçülü təsviri alır və onun əsasında 3D obyekti yaradır. MIT alimləri bildiriblər ki, onların yeni metodu bu prosesi mövcud modellərlə müqayisədə təxminən 15 min dəfə sürətləndirməyə imkan verir.
İnkişafın müəllifləri yüngül sahə şəbəkəsi (LFN) yaradıblar, bunun əsasında süni intellekt bir müşahidədən sonra və real vaxt rejimində kadr tezliyi ilə üçölçülü obyektləri çoxaltmağı öyrənib. Bu üsul səhnəni 360° işıq sahəsi və hər bir nöqtədən və bütün istiqamətlərdən keçən üçölçülü məkanda bütün işıq şüalarını təsvir edən funksiya kimi təqdim edir. İşıq sahəsi 3D səhnənin göstərilməsini sürətləndirən neyron şəbəkəsinə kodlaşdırılıb.
Mütəxəssislər modeli bir neçə səhnədə sınaqdan keçiriblər. Onlar tapdılar ki, LFN ilə neyroşəbəkə saniyədə 500 kadr sürəti ilə 1,6D obyektləri yarada bilir ki, bu da digər üsullardan təxminən üç dəfə daha sürətlidir. Alimlər həmçinin aydınlaşdırıblar ki, işıq sahəsinin yeni şəbəkəsi təxminən XNUMX MB yaddaş tələb edən resurslardan daha səmərəli istifadə edir.
“Neyral göstərmə yalnız seyrək daxil edilmiş şəkillər toplusuna əsaslanaraq fotorealistik göstərmə və şəkil redaktə etməyə imkan verdi. Təəssüf ki, bütün mövcud metodlar hesablama baxımından çox bahalıdır, bu da onların real vaxt rejimində işlənməsini tələb edən proqramlarda, məsələn, videokonfranslarda istifadəsinə mane olur. Bu layihə hesablama baxımından səmərəli və riyazi cəhətdən zərif neyron göstərmə alqoritmlərinin yeni nəslinə doğru böyük bir addım atır. Mən onun kompüter qrafikası, kompüter görmə və digər sahələrdə geniş tətbiq tapacağını gözləyirəm”, - tədqiqat iştirakçısı dosent Qordon Vetzşteyn bildirib. Onun sözlərinə görə, yeni texnologiya kompüter qrafikası və digər sahələrdə tətbiq tapacaq.
Yeri gəlmişkən, noyabrın sonunda fermerlərə məhsullarını artırmağa kömək edən Rikult proqramı haqqında məlum oldu. Xidmət Tayland və Pakistandakı fermerlərə məhsul əkmək üçün ən yaxşı vaxtı seçməkdə kömək etmək üçün hava dəyişikliklərini təhlil edir.
Həmçinin oxuyun: