Окумуштуулар ойдогудай 15D көрүнүштөрдү сүрөттөргө айландыруу үчүн нейрон тармактарын ийгиликтүү колдонушканы менен, бул машина үйрөнүү ыкмалары аларды көптөгөн реалдуу тиркемелерге ылайыктуу кылуу үчүн жетиштүү ылдам эмес. Массачусетс технологиялык институтунун жана башка уюмдардын изилдөөчүлөрү көрсөткөн жаңы ыкма сүрөттөрдөн үч өлчөмдүү көрүнүштөрдү башка моделдерге караганда болжол менен 000 XNUMX эсе ылдам көрсөтө алат. Бул тууралуу докладдар уюмдун сайты.
Адистер жашоонун көптөгөн тармактарында, мисалы, так хирургияда же айыл чарбасында объектилердин үч өлчөмдүү визуализациясы зарыл экенин такташкан. Эреже катары, нейрон тармактары эки өлчөмдүү сүрөттү кабыл алып, анын негизинде 3D объектисин түзөт. MIT окумуштуулары алардын жаңы ыкмасы бул процессти учурдагы моделдерге салыштырмалуу болжол менен 15 миң эсе тездетүүгө мүмкүндүк берерин айтышты.
Иштеп чыгуунун авторлору жарык талаа тармагын (LFN) түзүшкөн, анын негизинде жасалма интеллект үч өлчөмдүү объектилерди бир байкоодон кийин жана реалдуу убакытта кадр ылдамдыгы менен кайра чыгарууну үйрөнүшкөн. Бул ыкма көрүнүштү 360° жарык талаасы жана ар бир чекиттен жана бардык багыттар боюнча өткөн үч өлчөмдүү мейкиндиктеги бардык жарык нурларын сүрөттөгөн функцияны билдирет. Жарык талаасы нейрондук тармакка коддолгон, ал 3D көрүнүшүн көрсөтүүнү тездетет.
Адистер моделди бир нече сахнада сынап көрүштү. Алар LFN менен нейрон тармагы секундасына 500 кадрдан ашык 1,6D объектилерин түзө аларын аныкташкан, бул башка ыкмаларга караганда үч эсеге тезирээк. Окумуштуулар ошондой эле жарык талаасынын жаңы тармагы XNUMX МБга жакын эстутумду талап кылган ресурстарды сарамжалдуураак колдоноорун такташкан.
«Нейрондук рендеринг киргизилген сүрөттөрдүн сейрек топтомуна негизделген фотореалисттик көрсөтүүнү жана сүрөттү түзөтүүнү иштетти. Тилекке каршы, учурдагы бардык методдор эсептөө көз карашынан алганда абдан кымбат, бул аларды видеоконференциялар сыяктуу реалдуу убакыт режиминде иштетүүнү талап кылган тиркемелерде колдонууга жол бербейт. Бул долбоор эсептөө эффективдүү жана математикалык көрктүү нейрондук рендеринг алгоритмдеринин жаңы муунуна чоң кадам таштайт. Мен ал компьютердик графика, компьютердик көрүү жана башка тармактарда кеңири колдонулат деп күтөм”, - деди изилдөөнүн катышуучусу, доцент Гордон Вецштейн. Анын айтымында, жаңы технология компьютердик графика жана башка тармактарда колдонууну табат.
Айта кетсек, ноябрдын аягында дыйкандарга түшүмдү көбөйтүүгө жардам берген "Рикульт" программасы тууралуу белгилүү болгон. Кызмат Таиланддагы жана Пакистандагы дыйкандарга эгин отургузуу үчүн эң жакшы убакытты тандоого жардам берүү үчүн аба ырайынын өзгөрүшүн талдайт.
Ошондой эле окуңуз: