NEC ve Keio Üniversitesi Yapay Zekâ Destekli Hızlı 3D Modelleme Teknolojisi Geliştirdi

NEC Corporation, Keio Yapay Zekâ Araştırma Merkezi ile iş birliği içinde, tescilli yapay zekâ kullanarak bir dakika gibi kısa bir sürede son derece detaylı 3D modeller üreten bir teknoloji geliştirdi. Sistem, yalnızca akıllı telefonlara entegre edilenler gibi genel amaçlı kameralarla çekilen video görüntülerine dayanarak çalışıyor ve geçici veya gereksiz nesneleri nihai modellemeden otomatik olarak çıkarıyor. Teknoloji, pahalı özel donanımlara ihtiyaç duymadan veya aktif çalışma ortamlarını kesintiye uğratmadan saha koşullarını hassas bir şekilde kopyalamak üzere tasarlandı. NEC, altyapı, kamu hizmetleri ve inşaat sektörlerindeki dijital ikiz uygulamalarını hedefleyerek teknolojiyi 2027 mali yılı içinde ticarileştirmeyi planlıyor.

Video Kısıtlamalarını ve Mekânsal Modelleme Engellerini Aşmak
Modern altyapı operatörleri ve inşaat şirketleri, iş gücü eksikliğini yönetmek ve teftiş seyahat masraflarını en aza indirmek için canlı video akışlarını uzaktaki yöneticilerle giderek daha fazla paylaşıyor. Ancak, geleneksel video kaydı, uzaktaki ekiplerin belirli bakış açılarını hızlı bir şekilde izole etmesini veya belirsiz ayrıntıları incelemek için açıları dinamik olarak ayarlamasını zorlaştırıyor.

3D modellere dayalı dijital ikizler serbest bakış açılı inceleme sunsa da, yaygın olarak benimsenmesi teknik engeller nedeniyle sınırlı kalmıştır. Standart fotogrametri ve lazer tarama yöntemleri pahalı özel sensörler gerektiriyor, geçici işçilerin görüntüye girmesini önlemek için çekim sırasında sahadaki operasyonların durdurulmasını zorunlu kılıyor ve nihai modeli oluşturmak için saha dışında uzun işlem süreleri talep ediyor.

Bu operasyonel darboğazları çözmek için ortak proje, film ve animasyonlarda arka plan oluşturma için giderek daha fazla kullanılan bir mekânsal modelleme tekniği olan Gaussian Splatting ile özel sinir ağı işlemeyi bir araya getirdi. Bu kombinasyon, devam eden operasyonları durdurmadan mobil cihaz kameralarını kullanarak hızlı, yüksek doğrulukta mekânsal rekonstrüksiyon sağlıyor.

Mekânsal Optimizasyon ve Nesne Kaldırma Özellikleri
Teknoloji, işlem verimliliğini optimize etmek ve model doğruluğunu sağlamak için iki önemli yazılım inovasyonunu barındırıyor:

Elde edilen 3D modeller sıradan bilgisayarlar veya tabletlerle uyumludur. Bu, saha mühendislerinin ve uzaktaki koordinatörlerin saha koşullarını anında değerlendirmesine, sanal denetimler yapmasına ve operasyonel anomaliler sırasında karar verme sürecini hızlandırmasına olanak tanıyor.




Ek Bağlam
Bu bölüm, orijinal haber bülteninde yer almayan teknik özellikleri detaylandırmaktadır.

Geleneksel 3D rekonstrüksiyon süreçleri, yoğun poligon ağları (mesh) oluşturmak için Structure-from-Motion (SfM) ve Multi-View Stereo (MVS) yöntemlerine dayanır ve bu da önemli bir işlem süresi gerektirir. Gaussian Splatting, 3D uzayı rijit, ayrık poligonal noktalar yerine sürekli, yarı şeffaf 3D elipsoitlerin (Gaussian) bir koleksiyonu olarak temsil ederek bu süreci hızlandırır. Her bir Gaussian parçacığı; mekânsal konumu, ölçeği, rotasyonu, rengi ve opaklığı ile matematiksel olarak tanımlanır.

NEC ve Keio Üniversitesi platformu, optimizasyon adımından önce aktif bir görsel karmaşıklık analizörü entegre ederek bu tekniği geliştiriyor. Geleneksel splatting, parçacıkları bir sahneye eşit olarak dağıtır ve ayrıntıları netleştirmek için yavaş bir budama ve bölme (pruning-and-splitting) algoritmasına dayanır.

Buna karşılık, bu teknoloji, lokalize mekânsal frekansı tahmin etmek için gerçek zamanlı bir kenar algılama ve doku gradyanı haritalama algoritması kullanır. Sistem, ilk Gaussian tohumlarını atamak için bu yoğunluk haritalarını kullanır. Bu önceden optimize edilmiş yerleşim, sinirsel motorun düz yüzeylerdeki gereksiz parçacık yinelemelerini atlamasını sağlar. GPU işlem gücünü yalnızca karmaşık yüzeylere yoğunlaştırarak tüm modelleme dizisini bir dakikalık bir operasyonel zarfa sıkıştırır.

Yapay zekâ desteğiyle Induportals Editörü Romila DSilva tarafından düzenlenmiştir.