研究者たちは長い間、コンピューター生成ホログラムの作成を模索してきましたが、そのプロセスは
「以前は、科学者は既存のものでそれを考えていました消費者向けのハードウェアでは、リアルタイムの3Dホログラフィ計算を実行できません」と、この研究の筆頭著者であり、MITの電気コンピュータ工学科（EECS）の大学院生であるLiangShi氏は述べています。
Shiは、チームが「テンソルホログラフィー」と呼ぶ新しいアプローチが、この目標をより早く達成するのに役立つと信じています。これは、3DおよびVRでホログラフィーを作成するのに役立ちます。
彼らはディープラーニングを使用してスピードアップしましたコンピュータホログラフィ。リアルタイムで生成できます。チームは、畳み込みニューラルネットワークを設計しました。これは、トレーニング可能なテンソルのチェーンを使用して、人が視覚情報を処理する方法を大まかに模倣する処理技術です。ニューラルネットワークのトレーニングには、通常、3Dホログラムにはこれまで存在しなかった高品質のデータセットが必要です。
チームはカスタムデータベースを作成しました、コンピュータによって生成された4000組の画像で構成されています。新しいデータベースでホログラムを作成するために、研究者は、背景から前景までのピクセル深度が均一で、複雑で可変の形状と色のシーンと、オクルージョンを処理するための新しい一連の物理ベースの計算を使用しました。
画像の各ペアで学習、テンソルネットワークは独自の計算のパラメータを微調整し、ホログラムを作成する能力を一貫して向上させました。完全に最適化されたネットワークは、物理的な計算よりも1桁速く実行されました。
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