دمج استخدام الذكاء الاصطناعي ثلاثي الأبعاد مع تقنية الواقع المعزز والواقع الافتراضي

يستمر السباق بين أكبر الشركات والقادة في مجال التكنولوجيا في العالم لمعرفة أيهم سيسود ويدعم الجيل التالي من الأدوات والتقنيات والموارد للتصنيع والرعاية الصحية والبناء والعديد من تطبيقات السوق الرأسية الأخرى. تعمل هذه الشركات بلا كلل لإحداث تغييرات من شأنها إحداث تأثير كبير على عالمنا. يبدأ كل هذا مع التقدم التكنولوجي الذي تم إحرازه في السنوات الأخيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنيات الواقع المختلط الغامرة مثل الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR).

كل هذه التقنيات لها اختلافات محددة ، لكنها تعمل الآن معًا في بيئات وتطبيقات ثلاثية الأبعاد متقدمة ، كل ذلك لصالح هذه الشركات وعملائها.

استخدامات الواقع المختلط الغامرة

باستخدام الواقع الافتراضي ، يرتدي المستخدم سماعة رأس تتعمق تمامًا في عالم أو بيئة جديدة ، حتى أن بعضها يحاكي العالم الحقيقي. يُمنح المستخدم تجربة مرئية ومسموعة تهدف إلى تكرار إعدادات العالم الحقيقي في بيئة مُصنعة.

الواقع المعزز مشابه في المفهوم ، لكنه يعرض أيضًا محتوى رقميًا في العالم الحقيقي. تخيل شركة تصنيع سيارات حيث يحمل مهندس جهاز iPad أمام سيارة يتم تصميمها لمعرفة المواصفات الافتراضية لتخطيط تصميم السيارة أو خيارات مواصفات المحرك المختلفة.

حيث ينقص الواقع المختلط الغامر بالنسبة للمؤسسات

التحدي هو أن هذه التقنيات تتطلب جرعات كبيرة من البيانات ، والقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعات لا تشوبها شائبة ، والقدرة على توسيع نطاق المشاريع في بيئة الكمبيوتر التي لا تحدث غالبًا في بيئات المكاتب التقليدية.

يتطلب الواقع المختلط الغامر اندماجًا دقيقًا ومستمرًا للعالم الواقعي والافتراضي. وهذا يعني عرض النماذج والمشاهد المعقدة بتفاصيل واقعية ، معروضة في الموقع المادي الصحيح (فيما يتعلق بالعالمين الحقيقي والافتراضي) بالمقياس الصحيح والوضع الدقيق. فكر في الدقة والطبيعة الدقيقة المطلوبة في الاستفادة من AR / VR لتصميم أو بناء أو إصلاح مكونات محرك طيران ، أو جهاز جراحي متقدم يستخدم في التطبيقات الطبية.

يتم تحقيق ذلك اليوم باستخدام وحدات معالجة الرسومات المنفصلة من خادم واحد أو أكثر وتقديم الإطارات المعروضة لاسلكيًا أو عن بُعد إلى شاشات العرض المثبتة على الرأس (HMDs) مثل Microsoft HoloLens و Oculus Quest.

الحاجة إلى 3D و AI في واقع مختلط غامر

أحد المتطلبات الرئيسية لتطبيقات الواقع المختلط هو التراكب بدقة على كائن طرازه أو التوأم الرقمي. وهذا يساعد في توفير تعليمات العمل الخاصة بالتجميع والتدريب ، واكتشاف أي أخطاء أو عيوب في التصنيع. يمكن للمستخدم أيضًا تتبع الكائن (الكائنات) وضبط العرض مع تقدم العمل.

تستخدم معظم أنظمة تتبع الكائنات على الجهاز صورة ثنائية الأبعاد و / أو تتبع قائم على العلامات. هذا يحد بشدة من دقة التراكب في 3D لأن التتبع ثنائي الأبعاد لا يمكنه تقدير العمق بدقة عالية ، وبالتالي المقياس والوضع. هذا يعني أنه على الرغم من أنه يمكن للمستخدمين الحصول على ما يبدو أنه تطابق جيد عند النظر من زاوية و / أو موضع واحد ، فإن التراكب يفقد المحاذاة أثناء تحرك المستخدم في 6DOF. أيضًا ، يتم تحقيق اكتشاف الكائن وتحديده وحجمه وتقدير الاتجاه – يسمى تسجيل الكائن – ، في معظم الحالات ، بطريقة حسابية أو باستخدام طرق رؤية الكمبيوتر البسيطة مع مكتبات التدريب القياسية (أمثلة: Google MediaPipe و VisionLib). يعمل هذا بشكل جيد للأشياء العادية و / أو الأصغر والأبسط مثل اليدين والوجوه والأكواب والطاولات والكراسي والعجلات والهياكل الهندسية العادية وما إلى ذلك. في 3D) ليس متاحًا بسهولة. هذا يجعل من الصعب ، إن لم يكن من المستحيل ، استخدام التتبع القائم على الصور ثنائية الأبعاد لمحاذاة الكائن وتراكبه وتتبعه باستمرار ودمج النموذج المعروض به في صورة ثلاثية الأبعاد.

يتغلب المستخدمون على مستوى المؤسسة على هذه التحديات من خلال الاستفادة من البيئات ثلاثية الأبعاد وتقنية الذكاء الاصطناعي في مشاريع تصميم / بناء الواقع المختلط الغامرة.

يسمح الذكاء الاصطناعي ثلاثي الأبعاد المستند إلى التعلم العميق للمستخدمين بتحديد الكائنات ثلاثية الأبعاد ذات الشكل والحجم التعسفيين في اتجاهات مختلفة بدقة عالية في الفضاء ثلاثي الأبعاد. هذا النهج قابل للتطوير بأي شكل تعسفي ويمكن استخدامه في حالات استخدام المؤسسات التي تتطلب عرض تراكب لنماذج ثلاثية الأبعاد معقدة وتوائم رقمية مع نظرائهم في العالم الحقيقي.

يمكن أيضًا توسيع نطاق هذا للتسجيل مع الهياكل المكتملة جزئيًا مع النماذج ثلاثية الأبعاد الكاملة ، مما يسمح بالبناء والتجميع المستمر. يحقق المستخدمون دقة تتراوح من 1 مم إلى 10 مم في تسجيل الكائن وتقديمه باستخدام نهج النظام الأساسي هذا. دقة العرض محدودة بشكل أساسي بقدرة الجهاز. سيسمح هذا النهج لتتبع الكائنات ثلاثية الأبعاد للمستخدمين بدمج العالم الحقيقي والافتراضي في تطبيقات المؤسسة ، مما يفتح العديد من الاستخدامات بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: التدريب مع تعليمات العمل ، واكتشاف العيوب والأخطاء في البناء والتجميع ، والتصميم ثلاثي الأبعاد والهندسة باستخدام عرض ثلاثي الأبعاد بالحجم الطبيعي وتراكب.

العمل في بيئات السحابة أمر بالغ الأهمية

يجب أن يتوخى المصنعون الحذر في كيفية تصميم هذه التقنيات ونشرها ، لأن هناك فرقًا كبيرًا في النظام الأساسي الذي تم إنشاؤه عليه وتعظيم استخدامه.

على الرغم من استخدام تقنيات مثل AR / VR لعدة سنوات ، فقد نشر العديد من الشركات المصنعة حلولًا افتراضية مبنية على بيئة داخل الشركة ، حيث يتم تخزين جميع بيانات التكنولوجيا محليًا.

تحد البنى التحتية للواقع المعزز / الواقع الافتراضي في مكان العمل من السرعة وقابلية التوسع اللازمتين للتصميمات الافتراضية الحالية ، كما أنها تحد من القدرة على إجراء مشاركة المعرفة بين المؤسسات التي يمكن أن تكون بالغة الأهمية عند تصميم منتجات جديدة وفهم أفضل طريقة للبناء الافتراضي.

يتغلب المصنعون اليوم على هذه القيود من خلال الاستفادة من منصات AR / VR المستندة إلى السحابة (أو القائمة على الخادم البعيد) والمدعومة ببنية السحابة الموزعة والذكاء الاصطناعي القائم على الرؤية ثلاثية الأبعاد. توفر هذه المنصات السحابية الأداء المطلوب وقابلية التوسع لدفع الابتكار في الصناعة بسرعة وعلى نطاق واسع.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى