Yeni sistemin merkezinde, büyük ve sürekli sanal ortamların gerçekçi biçimde üretilebilmesi yatıyor. Günümüzdeki yöntemler bu konuda ciddi sınırlamalara sahip. 2B görüntü tabanlı yaklaşımlar farklı açılardan bakıldığında geometrik tutarsızlıklar yaratırken, 3B gizli temsil yöntemleri ölçeklenebilirlikte zorlanıyor. Ayrıca mevcut 3B temel modeller çoğunlukla nesne odaklı olduğu için sahne düzeyinde dünya üretiminde yetersiz kalıyor.

WorldGrow ile yeni boyuta adım atılıyor

< Resime gitmek için tıklayın >

WorldGrow, bu sorunları aşmak için önceden eğitilmiş 3B modellerin üretim gücünü kullanarak yapılandırılmış sahne bloklarını bir araya getiren hiyerarşik bir çerçeve sunuyor. Araştırmacılar bu sistemi üç temel bileşen üzerine inşa etmiş durumda.

İlk olarak, yüksek kaliteli sahne bloklarını seçip eğitime hazırlayan bir veri işleme hattı, sahne üretimi için uygun yapısal temsiller oluşturuyor. Ardından, 3B blok tamamlama mekanizması, sahnelerin bağlama duyarlı biçimde genişlemesine olanak tanıyor. Son olarak, genelden detaya üretim stratejisi, hem genel düzenin bütünlüğünü hem de yerel geometrik ve dokusal doğruluğu koruyor.

< Resime gitmek için tıklayın >

WorldGrow, 3D-FRONT adlı geniş ölçekli veri seti üzerinde test edildiğinde geometri yeniden yapılandırmada en yüksek başarıya ulaştı. En önemlisi, sistem yalnızca statik sahneler değil, sonsuz şekilde genişleyebilen, fotogerçekçi 3B dünyalar oluşturabiliyor. Bu da onu oyun geliştirme, simülasyon ve sanal gerçeklik gibi alanlarda devrim yaratabilecek bir teknoloji haline getiriyor.

Robotlar için potansiyeli çok büyük

Ayrıca Bkz.1X Neo: Ev işlerini öğrenen 20 bin dolarlık insansı robot

WorldGrow’un sunduğu bu altyapı, yalnızca 3B sahne üretiminde teknik bir atılım değil, aynı zamanda yapay zekanın “dünya kurma” yeteneğine giden yolun erken bir örneği olarak değerlendiriliyor. Sistem, geniş ölçekli sanal ortamların oluşturulmasını sağlayabilir. Bu da robotik simülasyonlar, sanal gerçeklik deneyimleri ve bilimsel modelleme gibi alanlarda kendini gösterebilir. WorldGrow özellikle yapay zeka ve bunları kullanan robotların eğitimi için inanılmaz bir kaynak sunabilir. Gerçek dünyadaki veriler sınırlı ve tekrarlayıcı hale geldikçe, bu sistem modellerin sonsuz çeşitlilikte ortamda eğitilmesine olanak tanıyor. Böylece yapay zekâ tabanlı robotlar, beklenmedik durumlara karşı daha esnek, çevresel değişimlere karşı daha uyumlu hale gelebiliyor. En nihayetinde WorldGrow, Star Trek’deki Holodeck’in sanıldığı kadar uzak olmadığına işaret ediyor.