शोधकर्ता स्मार्टफ़ोन पर एआई-पावर्ड रियल-टाइम 3डी होलोग्राम बनाते हैं

स्मार्टफ़ोन जल्द ही फोटोरियलिस्टिक 3डी होलोग्राम उत्पन्न करने में सक्षम हो सकते हैं, जो कि एमआईटी के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक एआई मॉडल के कारण है। एमआईटी टीम द्वारा विकसित एआई सिस्टम एक श्रृंखला के इनपुट छवियों से होलोग्राम उत्पन्न करने के लिए सबसे अच्छा तरीका निर्धारित करता है।

एमआईटी के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एआई मॉडल डिज़ाइन किए हैं जो फोटोरियलिस्टिक 3डी होलोग्राम के उत्पादन को सक्षम बनाते हैं। यह तकनीक वीआर और एआर हेडसेट के लिए अनुप्रयोगों के लिए हो सकती है, और होलोग्राम甚至 एक स्मार्टफ़ोन द्वारा उत्पन्न किए जा सकते हैं।

पारंपरिक 3डी और वीआर डिस्प्ले के विपरीत, जो केवल गहराई का भ्रम पैदा करते हैं और जो मतली और सिरदर्द का कारण बन सकते हैं, होलोग्राफिक डिस्प्ले लोगों को बिना आंखों के तनाव के देखे जा सकते हैं। होलोग्राफिक मीडिया के निर्माण की दिशा में एक बड़ा रोडब्लॉक वास्तव में होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक डेटा को संभालना है। प्रत्येक होलोग्राम एक विशाल राशि के डेटा से बना होता है, जो होलोग्राम की “गहराई” बनाने के लिए आवश्यक होता है। इसके कारण, होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आमतौर पर एक विशाल राशि की गणना शक्ति की आवश्यकता होती है। होलोग्राफिक तकनीक को अधिक व्यावहारिक बनाने के लिए, एमआईटी टीम ने गहरे कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क को समस्या में लागू किया, जो इनपुट छवियों के आधार पर होलोग्राम को जल्दी से उत्पन्न करने में सक्षम एक नेटवर्क बनाया।

होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आमतौर पर उपयोग की जाने वाली विधि मूल रूप से होलोग्राम के कई टुकड़े उत्पन्न करती है और फिर भौतिकी सिमुलेशन का उपयोग करके टुकड़ों को एक पूर्ण प्रतिनिधित्व में जोड़ती है। यह होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली पारंपरिक विधि से भिन्न है। पारंपरिक विधि में, छवियों को टुकड़ों में काटा जाता है और एक श्रृंखला के लुकअप टेबल का उपयोग करके होलोग्राम के टुकड़ों को एक साथ जोड़ा जाता है, क्योंकि लुकअप टेबल होलोग्राम के टुकड़ों की सीमाओं को चिह्नित करते हैं। होलोग्राफिक टुकड़ों की सीमाओं को लुकअप टेबल के साथ परिभाषित करने की प्रक्रिया बहुत समय लेने वाली और प्रोसेसिंग पावर गहन है।

आईईईई स्पेक्ट्रम के अनुसार, एमआईटी टीम ने होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए एक अन्य विधि डिज़ाइन की है। गहरे शिक्षण नेटवर्क की शक्ति का उपयोग करके, वे छवियों को टुकड़ों में काटने में सक्षम थे जो होलोग्राम में पुनः संकलित किए जा सकते थे जो बहुत कम “स्लाइस” का उपयोग करते थे। यह नई तकनीक गहरे कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क की छवियों का विश्लेषण करने और छवियों को विभिन्न टुकड़ों में विभाजित करने की क्षमता का लाभ उठाती है। यह छवियों का विश्लेषण और टुकड़ा करने की नई विधि कुल संचालन की संख्या को बहुत कम कर देती है जो एक प्रणाली को करने की आवश्यकता होती है।

अपने एआई-पावर्ड होलोग्राफिक जनरेटर को डिज़ाइन करने के लिए, शोध टीम ने लगभग 4000 कंप्यूटर-जनित छवियों के साथ एक डेटाबेस का निर्माण करके शुरू किया, जिसमें प्रत्येक छवि के लिए एक संबंधित 3डी होलोग्राम था। कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क को इस डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जो प्रत्येक छवि को इसके होलोग्राम से जोड़ने और होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए सुविधाओं का उपयोग करने के सर्वोत्तम तरीके को सीखता था। जब एआई सिस्टम को गहराई जानकारी के साथ अनदेखा डेटा प्रदान किया गया, तो यह डेटा से नए होलोग्राम को उत्पन्न कर सकता था। गहराई जानकारी लिडार सेंसर या मल्टी-कैमरा डिस्प्ले के माध्यम से प्रदान की जाती है और एक कंप्यूटर-जनित छवि के रूप में प्रस्तुत की जाती है। कुछ नए आईफ़ोन में ये घटक होते हैं, जिसका अर्थ है कि वे होलोग्राम को उत्पन्न करने में सक्षम हो सकते हैं यदि उन्हें सही प्रकार के डिस्प्ले से जोड़ा जाए।

नई एआई-ड्राइवन होलोग्राम प्रणाली को क्लासिक विधियों की तुलना में बहुत कम मेमोरी की आवश्यकता होती है। प्रणाली 60 फ्रेम प्रति सेकंड पर पूर्ण रंग में 1920 x 1080 के रेजोल्यूशन के साथ 3डी होलोग्राम को उत्पन्न कर सकती है, जिसमें लगभग 620 किलोबाइट मेमोरी का उपयोग करके एक एकल सामान्य रूप से उपलब्ध जीपीयू पर चलती है। शोधकर्ता अपनी प्रणाली को आईफ़ोन 11 पर चलाने में सक्षम थे, जो लगभग 1 होलोग्राम प्रति सेकंड उत्पन्न कर सकता था, जबकि एक गूगल एज टीपीयू पर प्रणाली 2 होलोग्राम प्रति सेकंड रेंडर कर सकती थी। यह सुझाव देता है कि प्रणाली को स्मार्टफ़ोन, एआर डिवाइस, और वीआर डिवाइस में अनुकूलित किया जा सकता है। प्रणाली का उपयोग वॉल्यूमेट्रिक 3डी प्रिंटिंग या होलोग्राफिक माइक्रोस्कोप के डिज़ाइन में भी किया जा सकता है।

भविष्य में, तकनीक में सुधार आंख-ट्रैकिंग हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को पेश कर सकते हैं, जो होलोग्राम को गतिशील रूप से स्केल करने में सक्षम बनाते हैं क्योंकि उपयोगकर्ता विशिष्ट स्थानों पर देखता है।