मेटावर्स में ट्रेनिंग एल्गोरिदम के लिए सिम्युलेटेड आई मूवमेंट की मदद

ड्यूक यूनिवर्सिटी के कंप्यूटर इंजीनियरों ने वर्चुअल आंखें विकसित की हैं जो मानव दृष्टि की नकल कर सकती हैं। ये वर्चुअल आंखें इतनी सटीक हैं कि उनका उपयोग वर्चुअल रियलिटी और ऑगमेंटेड रियलिटी प्रोग्रामों को ट्रेन करने के लिए किया जा सकता है। वे मेटावर्स में एप्लिकेशन विकसित करने वाले डेवलपर्स के लिए अत्यधिक लाभदायक साबित होंगे।

इन परिणामों को 4-6 मई को इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग इन सेंसर नेटवर्क्स (पीएसएन) के अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाना है।

इन नई वर्चुअल आंखों को आइसिन कहा जाता है।

आंखों की तरह काम करने वाले एल्गोरिदम को ट्रेन करना

मारिया गोरलाटोवा ड्यूक में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग की नोर्टेल नेटवर्क्स असिस्टेंट प्रोफेसर हैं।

“यदि आप किसी व्यक्ति की आंखों को देखकर यह पता लगाना चाहते हैं कि वे कॉमिक बुक या उन्नत साहित्य पढ़ रहे हैं, तो आप ऐसा कर सकते हैं,” गोरलाटोवा ने कहा।

“लेकिन इस तरह के एल्गोरिदम को ट्रेन करने के लिए सैकड़ों लोगों से डेटा इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है, जो घंटों तक हेडसेट पहनते हैं,” गोरलाटोवा ने जारी रखा। “हम ऐसा सॉफ्टवेयर विकसित करना चाहते थे जो न केवल गोपनीयता संबंधी चिंताओं को कम करे, जो इस तरह के डेटा को इकट्ठा करने से जुड़ा है, बल्कि छोटी कंपनियों को भी मेटावर्स में प्रवेश करने का अवसर प्रदान करे।”

मानव आंखें कई चीजें कर सकती हैं, जैसे कि यह दर्शाना कि हम ऊब गए हैं या उत्साहित हैं, हमारा ध्यान केंद्रित है या नहीं, या हम किसी विशेष कार्य में माहिर हैं या नहीं।

“आपकी दृष्टि को प्राथमिकता देना आपके बारे में बहुत कुछ बताता है,” गोरलाटोवा ने कहा। “यह आपके यौन और नस्लीय पूर्वाग्रह, आपके हितों को प्रकट कर सकता है जो आप दूसरों को नहीं बताना चाहते हैं, और ऐसी जानकारी जो आप अपने बारे में नहीं जानते हैं।”

आंखों की गति का डेटा मेटावर्स में प्लेटफ़ॉर्म और सॉफ़्टवेयर बनाने वाली कंपनियों के लिए बहुत उपयोगी है। यह डेवलपर्स को उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया के अनुसार सामग्री को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, या परिधीय दृष्टि में रिज़ॉल्यूशन को कम कर सकता है, जिससे कम्प्यूटेशनल शक्ति की बचत हो सकती है।

कंप्यूटर वैज्ञानिकों की टीम, जिसमें पूर्व पोस्टडॉक्टरल एसोसिएट गुओहाओ लान और वर्तमान पीएचडी छात्र टिम स्कारगिल शामिल थे, ने वर्चुअल आंखों को विकसित करने के लिए काम किया ताकि वे मानव प्रतिक्रिया की नकल कर सकें। इसके लिए उन्होंने यह देखने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान साहित्य का अध्ययन किया कि मानव दुनिया को कैसे देखते हैं और वर्चुअल जानकारी को कैसे संसाधित करते हैं।

लान अब नीदरलैंड्स में डेल्फ्ट यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी में एक सहायक प्रोफेसर हैं।

“यदि आप आइसिन को विभिन्न इनपुट देते हैं और इसे कई बार चलाते हैं, तो आप एक सिंथेटिक आंखों की गति का डेटासेट बना सकते हैं जो किसी नए प्रोग्राम के लिए एक (मशीन लर्निंग) क्लासिफायर को ट्रेन करने के लिए पर्याप्त होगा,” गोरलाटोवा ने कहा।

सिस्टम का परीक्षण

शोधकर्ताओं ने सिंथेटिक आंखों की सटीकता का परीक्षण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा के साथ किया। आंखों को पहले डॉ. एंथनी फाउची को मीडिया को संबोधित करते हुए प्रेस कॉन्फ्रेंस के वीडियो विश्लेषण के लिए उपयोग किया गया था। टीम ने तब इसे वास्तविक दर्शकों की आंखों की गति के डेटा से तुलना की। उन्होंने एक वर्चुअल आर्ट म्यूजियम के माध्यम से देखते हुए सिंथेटिक आंखों के एक वर्चुअल डेटासेट की तुलना वास्तविक डेटासेट से की, जो लोगों द्वारा एकत्र किया गया था। परिणामों ने दिखाया कि आइसिन वास्तविक गेज सिग्नल के विशिष्ट पैटर्न को करीब से मिला सकता है और लोगों की आंखों की प्रतिक्रिया के विभिन्न तरीकों की नकल कर सकता है।

गोरलाटोवा का कहना है कि ये परिणाम सुझाव देते हैं कि वर्चुअल आंखें मेटावर्स प्लेटफ़ॉर्म और सॉफ़्टवेयर को ट्रेन करने के लिए पर्याप्त रूप से अच्छी हैं।

“सिंथेटिक डेटा अकेले परिपूर्ण नहीं है, लेकिन यह एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है,” गोरलाटोवा ने कहा। “छोटी कंपनियां इसका उपयोग कर सकती हैं और अपने स्वयं के वास्तविक दुनिया के डेटासेट (मानव विषयों के साथ) बनाने के लिए समय और पैसा खर्च नहीं कर सकती हैं। और चूंकि एल्गोरिदम का व्यक्तिगतीकरण स्थानीय सिस्टम पर किया जा सकता है, लोगों को अपनी निजी आंखों की गति डेटा के एक बड़े डेटाबेस का हिस्सा बनने के बारे में चिंतित नहीं होना चाहिए।”