शोधकर्ता स्मार्टफोन पर वास्तविक समय में 3D होलोग्राम बनाने के लिए एआई-पावर्ड तकनीक विकसित करते हैं

स्मार्टफोन जल्द ही फोटोरियलिस्टिक 3D होलोग्राम उत्पन्न करने में सक्षम हो सकते हैं, जो 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 3D होलोग्राम को सक्षम बनाते हैं। यह तकनीक वीआर और एआर हेडसेट के लिए अनुप्रयोगों के साथ-साथ होलोग्राम को एक स्मार्टफोन द्वारा उत्पन्न किया जा सकता है।

पारंपरिक 3D 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 आंखों के दबाव के बिना देखा जा सकता है। होलोग्राफिक मीडिया बनाने के लिए एक प्रमुख बाधा वास्तव में होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक डेटा को संभालना है। प्रत्येक होलोग्राम एक विशाल मात्रा में डेटा से बना होता है, जो होलोग्राम की “गहराई” बनाने के लिए आवश्यक है। इसके कारण, होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आमतौर पर एक बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। होलोग्राफिक तकनीक को अधिक व्यावहारिक बनाने के लिए, एमआईटी टीम ने गहरे convolutional न्यूरल नेटवर्क को समस्या में लागू किया, जो एक नेटवर्क बनाने में सक्षम था जो इनपुट छवियों के आधार पर जल्दी से होलोग्राम उत्पन्न कर सकता था।

होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली विधि मूल रूप से कई होलोग्राम के टुकड़े उत्पन्न करती है और फिर भौतिकी सिमुलेशन का उपयोग करके टुकड़ों को एक पूर्ण वस्तु या छवि के प्रतिनिधित्व में जोड़ती है। यह होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली पारंपरिक विधि से भिन्न है। पारंपरिक विधि में, छवियों को टुकड़ों में काटा जाता है और फिर होलोग्राम के टुकड़ों को एक साथ जोड़ने के लिए लुकअप तालिकाओं का उपयोग किया जाता है, क्योंकि लुकअप तालिकाएं होलोग्राम के टुकड़ों की सीमाओं को चिह्नित करती हैं। होलोग्राफिक टुकड़ों की सीमाओं को लुकअप तालिकाओं के साथ परिभाषित करने की प्रक्रिया बहुत समय लेने वाली और प्रोसेसिंग शक्ति गहन है।

आईईईई स्पेक्ट्रम के अनुसार, एमआईटी टीम ने होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए एक और विधि डिज़ाइन की है। गहरे लर्निंग नेटवर्क की शक्ति का उपयोग करके, वे छवियों को टुकड़ों में काटने में सक्षम थे जो होलोग्राम में फिर से संयोजित किए जा सकते थे जो बहुत कम “स्लाइस” का उपयोग करते थे। नई तकनीक गहरे convolutional नेटवर्क की छवियों का विश्लेषण करने और छवियों को विभिन्न टुकड़ों में विभाजित करने की क्षमता का लाभ उठाती है। यह नई विधि छवियों का विश्लेषण और टुकड़ों में विभाजन करने से प्रणाली द्वारा किए जाने वाले कुल संचालन की संख्या को बहुत कम कर देती है।

अपने एआई-पावर्ड होलोग्राफिक जनरेटर को डिज़ाइन करने के लिए, शोध टीम ने लगभग 4000 कंप्यूटर-जनित छवियों के एक डेटाबेस का निर्माण करके शुरू किया, जिसमें प्रत्येक छवि के लिए एक संबंधित 3D होलोग्राम असाइन किया गया था। गहरे convolutional नेटवर्क को इस डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसने सीखा कि प्रत्येक छवि अपने होलोग्राम से कैसे जुड़ी हुई थी और होलोग्राम को उत्पन्न करने के लिए विशेषताओं का उपयोग कैसे किया जाए। जब एआई सिस्टम को देखे गए डेटा के साथ गहराई जानकारी प्रदान की गई, 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 हैं, जिसका अर्थ है कि वे सही प्रकार के डिस्प्ले से जुड़े होने पर होलोग्राम को उत्पन्न कर सकते हैं।

नई एआई-चालित होलोग्राम प्रणाली को पारंपरिक विधियों की तुलना में बहुत कम मेमोरी की आवश्यकता होती है। प्रणाली 60 फ्रेम प्रति सेकंड में पूर्ण रंग में 1920 x 1080 के रिज़ॉल्यूशन के साथ 3D होलोग्राम को उत्पन्न कर सकती है, जिसमें लगभग 620 किलोबाइट मेमोरी का उपयोग किया जाता है, जबकि यह एक एकल सामान्य जीपीयू पर चलती है। शोधकर्ता अपनी प्रणाली को आईफ़ोन 11 पर चलाने में सक्षम थे, जो लगभग 1 होलोग्राम प्रति सेकंड उत्पन्न कर सकती थी, जबकि गूगल एज टीपीयू पर प्रणाली 2 होलोग्राम प्रति सेकंड रेंडर कर सकती थी। यह सुझाव देता है कि प्रणाली को स्मार्टफोन, एआर डिवाइस और वीआर डिवाइस में अनुकूलित किया जा सकता है। प्रणाली का उपयोग वॉल्यूमेट्रिक 3D 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 वास्तविक समय में उपयोगकर्ता के देखने के स्थान के अनुसार गतिशील रूप से रिज़ॉल्यूशन में स्केल करने की अनुमति देते हैं।