L'intelligenza artificiale aiuta in realtà

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Jun 01, 2023

L'intelligenza artificiale aiuta in realtà

"Le persone in precedenza pensavano che con l'hardware esistente di livello consumer fosse impossibile eseguire calcoli olgrafici 3D in tempo reale", ha affermato l'autore principale Liang Shi, Ph.D. studente del Dipartimento di MIT

"Le persone in precedenza pensavano che con l'hardware esistente di livello consumer fosse impossibile eseguire calcoli olgrafici 3D in tempo reale", ha affermato l'autore principale Liang Shi, Ph.D. studente presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica del MIT. "Si è spesso detto che i display olografici disponibili in commercio saranno disponibili tra 10 anni, ma questa affermazione esiste da decenni." Shi ritiene che il nuovo approccio, "olografia tensore", porterà l'obiettivo a portata di mano. In definitiva, la differenza tra una fotografia e un ologramma risiedono nella codifica dell'ologramma della luminosità e della fase di ciascuna onda luminosa. Ciò consente a un ologramma di ritrarre una rappresentazione più realistica della parallasse e della profondità di una scena. Per catturare otticamente un ologramma, un raggio laser viene diviso, metà utilizzata per illuminare il soggetto e l'altra metà utilizzata come riferimento per la fase delle onde luminose. Il riferimento genera un senso di profondità. Questi ologrammi, tuttavia, sviluppati a metà del XX secolo, erano statici e quindi incapaci di catturare il movimento. E il metodo ha prodotto solo una copia cartacea.

Per affrontare l'occlusione, hanno anche fornito una nuova serie di calcoli basati sulla fisica. L'algoritmo, con un set di dati di addestramento fotorealistico, ha ottimizzato i propri calcoli, migliorando con successo la sua capacità di generare ologrammi. La rete ha operato ordini di grandezza più velocemente rispetto ai calcoli basati sulla fisica. Il metodo è in grado di generare ologrammi in millisecondi da immagini con informazioni sulla profondità, fornite da tipiche immagini generate al computer e può essere calcolato con una configurazione multicamera o un sensore Lidar. La rete tensore compatta richiede meno di 1 MB di memoria. "È trascurabile, considerando le decine e centinaia di gigabyte disponibili sull'ultimo cellulare", ha detto il ricercatore Wojciech Matusik. Nella realtà virtuale, il team ritiene che la tecnologia potrebbe fornire scenari più realistici ed eliminare affaticamento della vista e altri effetti collaterali dell'uso della realtà virtuale a lungo termine. La tecnologia potrebbe anche essere utilizzata in display in grado di modulare la fase delle onde luminose. "È un passo avanti considerevole che potrebbe cambiare completamente l'atteggiamento delle persone nei confronti dell'olografia", ha detto Matusik. "Abbiamo la sensazione che le reti neurali siano nate per questo compito". Il lavoro è stato pubblicato su Nature (www.doi.org/10.1038/s41586-020-03152-0).