AI lehrte, 3D-Hologramme in Echtzeit zu erzeugen

Forscher haben lange versucht, computergenerierte Hologramme zu erstellen, aber der Prozess

brauchte einen Supercomputer, der das könntePhysiksimulationen durchgeführt, die zeitaufwändig sind und weniger fotorealistische Ergebnisse liefern. Jetzt haben MIT-Forscher eine neue Methode zur sofortigen Erstellung von Hologrammen entwickelt, und die auf Deep Learning basierende Methode ist so leistungsstark, dass sie auf einem Laptop ausgeführt werden kann.

„Früher dachten Wissenschaftler, dass mit dem BestehendenHardware für Endverbraucher kann keine 3D-Holographie-Berechnungen in Echtzeit durchführen “, sagte Liang Shi, Hauptautor der Studie und Doktorand am Department of Electrical and Computer Engineering (EECS) des MIT.

Shi glaubt, dass der neue Ansatz, den das Team "Tensor-Holographie" nennt, dazu beitragen wird, dieses Ziel schneller zu erreichen. Dies hilft bei der Erstellung der Holographie in 3D und VR.

Sie nutzten tiefes Lernen, um zu beschleunigenComputerholographie, so dass sie in Echtzeit generiert werden können. Das Team entwarf ein Faltungs-Neuronales Netzwerk, eine Verarbeitungstechnologie, die eine Kette trainierbarer Tensoren verwendet, um grob nachzuahmen, wie eine Person visuelle Informationen verarbeitet. Das Training eines neuronalen Netzwerks erfordert normalerweise einen hochwertigen Datensatz, der zuvor für 3D-Hologramme nicht vorhanden war.

Das Team hat eine benutzerdefinierte Datenbank erstellt.bestehend aus viertausend von einem Computer erzeugten Bildpaaren. Um Hologramme in der neuen Datenbank zu erstellen, verwendeten die Forscher Szenen mit komplexen und variablen Formen und Farben mit einheitlichen Pixeltiefen vom Hintergrund bis zum Vordergrund und neuen physikbasierten Berechnungen zur Behandlung der Okklusion.

Lernen auf jedem Bildpaar, TensorDas Netzwerk hat seine eigenen Rechenparameter optimiert und so seine Fähigkeit zur Erstellung von Hologrammen kontinuierlich verbessert. Das vollständig optimierte Netzwerk lief eine Größenordnung schneller als physikalische Berechnungen.

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