Das Potenzial der KI in der 3D-Visualisierung

Ich habe kürzlich an der Kollisionskonferenz in New Orleans, Louisiana, Anfang dieses Monats teilgenommen. Für diejenigen, die mit der Veranstaltung nicht vertraut sind, ist sie ein riesiges Treffen, bei dem Hunderte von Start-up-Unternehmen die Möglichkeit haben, ihre Ideen Dutzenden von Risikokapitalgebern und Tausenden von anderen Teilnehmern vorzustellen.

Künstliche Intelligenz war nicht überraschend eines der heißesten Gesprächsthemen, vielleicht nach der Blockchain-Technologie an zweiter Stelle. In einer Umgebung wie Collision, in der 15-minütige Pitchings auf freiem Feld stattfinden und tiefgreifende technische Gespräche in Echtzeit auf der Ausstellungsfläche stattfinden, war es einfach, einige dieser Diskussionen zu belauschen. Während meiner drei Tage dort hörte ich Firmen über Dutzende, wenn nicht Hunderte von Anwendungsfällen für KI sprechen.

Am Ende gab es so viele AI-Anwendungsfälle, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ praktisch keine greifbare Bedeutung hatte. Der Begriff selbst, jetzt über 60 Jahre alt, ist ein bisschen eine falsche Bezeichnung. Es gibt nichts „Künstliches“ an KI. Es ist das Ergebnis von Programmen und Algorithmen, die von echten Menschen entwickelt wurden, um Maschinen so “menschlich” wie möglich zu machen. Einige dieser Programme sind so konzipiert, dass die Maschine aus ihrem eigenen Verhalten lernen kann, wodurch der Begriff “maschinelles Lernen” entsteht. Aber ich schweife ab…

Es ist mir aufgefallen, dass es in vielen der bei Collision diskutierten AI-Anwendungsfälle nicht darum ging, Maschinen menschlicher zu machen. Tatsächlich wurde AI weitgehend im Zusammenhang mit der Steigerung der Effizienz und Effektivität von Computern bei Aufgaben diskutiert, bei denen sie bereits recht gut sind. Intelligente Sicherheit und Authentifizierung, Audio- und Videoerkennung, Heimautomatisierung und benutzerdefiniertes Echtzeit-UX-Design, um nur einige zu nennen.

Ein Bereich, den meine eigene Firma, Umbra, mit zunehmendem Interesse zu untersuchen begonnen hat, ist die Frage, wie KI verwendet werden kann, um die Qualität komplexer Visualisierungen zu verbessern. Der erste von zwei Schlüsselfällen, die für unser eigenes Kerngeschäft, die Optimierung von massiven 3D-Datensätzen, relevant sind, ist die Verwendung von KI, um die Qualität von Punktwolkendaten zu verbessern. Für diejenigen, die mit diesem Konzept nicht vertraut sind, können eine Reihe von Scan-Technologien wie Luft- oder Satellitenfotografie, Lidar, Radar oder Laser verwendet werden, um 3D-Darstellungen von Objekten oder geografischen Gebieten zu erstellen. Diese Aufnahmen werden in einzelne Datenpunkte umgewandelt – Millionen oder sogar Milliarden von Punkten -, die zusammen eine Visualisierung ergeben, die einem Seurat-Gemälde in 3D ähnelt.

Alle gescannten Datenbilder sind Eigentum von Umbra © 2018

Wie man sich vorstellen kann, funktionieren einige dieser Technologien je nach gescanntem Objekt besser als andere. Während beispielsweise Luftaufnahmen von Flugzeugen oder Drohnen in relativ kurzer Zeit sehr große Gebiete kartografieren können, können die resultierenden Daten, sobald sie in eine Punktwolke umgewandelt wurden, sowohl hinsichtlich der Ortsgenauigkeit als auch der visuellen Genauigkeit etwas ungenau sein Replikation. Scharfe Ecken und gerade Wände können aufgrund der eingeschränkten Winkel, in denen die Luftbildkameras die Oberflächen fotografieren können, so aussehen, als wären sie verzogen oder würden schmelzen. In einigen Fällen können ganze Bereiche übersehen werden, wodurch leere Löcher in der Landschaft entstehen.

Hier kann AI einen großen Einfluss auf die Qualität der gescannten Daten haben, sei es in Punktwolkenform oder in 3D-Geometrie. Durch die Verwendung von Computer Vision – AI für visuelle Elemente – können Computer jeden Punkt in einem Scan oder Dreieck in einem Modell auf intelligente Weise verstehen und die Beziehung zu allen anderen Punkten oder Dreiecken im Datensatz nachvollziehen. Dies gibt uns die Möglichkeit, leere Stellen automatisch auszufüllen, verzogene Wände auszugleichen und die Tiefe noch besser zu verstehen, um eine realistischere Beziehung zwischen Substraten und den darauf liegenden Objekten herzustellen. Letztendlich können wir mit AI und verbesserten Scan-Techniken nicht nur das Autokennzeichen aus dem All sehen, sondern auch die Kanten der Buchstaben des Kennzeichens und die Reflexionen seines Lacks rendern.

Zurück auf die Erde (oder virtuelle Erde) KI hat auch im Bereich der erweiterten Realität ein großes Potenzial, insbesondere in Anwendungsfällen für Unternehmen. Umbra bietet eine Technologie, mit der die Bauindustrie 3D-Modelle visualisieren kann, indem sie direkt auf ihrer Baustelle überlagert werden. Eine interessante Funktion, die wir weiter verbessern möchten, ist die Verankerung eines virtuellen Modells an einem geografischen Ort. Ohne eine signifikante Anzahl physischer AR-Trigger, Hardwaresensoren und Software, mit denen festgestellt werden kann, wo sich ein Benutzer befindet, ist es äußerst schwierig, zu verhindern, dass ein virtuelles Modell während des Aufenthalts des Benutzers abweicht in dieser virtuellen Umgebung herumlaufen.

AI könnte eine wichtige Rolle bei der endgültigen Lösung dieses Problems spielen, indem es die Möglichkeit kombiniert, eine Umgebung in Echtzeit zu scannen, einen bestimmten Ort anhand dieser Daten zu erkennen und Echtzeitanpassungen sowohl an den Standortinformationen als auch an der zugehörigen Visualisierung vorzunehmen. Durch die intelligente Kombination von herkömmlichem Computer-Sehen, modernem Scannen und Echtzeit-3D-AR-Rendering könnte der Bedarf an herkömmlicher standortbasierter Technologie durch eine weitaus präzisere AI-gesteuerte Lösung für Branchen ersetzt werden, die beim Überlagern von erweitertem 3D feinkörnige Präzision benötigen Modelle über der realen Welt.

Wir fangen gerade an, die Oberfläche zu kratzen, auf der KI zur Verbesserung vorhandener Technologien beitragen kann, selbst in Umbras Nische der 3D-Optimierung und -Visualisierung. In den kommenden Wochen und Monaten werden Sie mehr Gedanken über zusätzliche Anwendungsfälle in unserem Bereich haben, die für unsere Kunden relevant und wirkungsvoll geworden sind. Bleib dran!


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