가상 안구 운동이 메타버스 훈련에 도움

듀크 대학교의 컴퓨터 엔지니어들은 인간이 세계를 볼 때와 같은 방식으로 가상 안구를 시뮬레이션할 수 있는 가상 안구를 개발했습니다. 가상 안구는 가상 현실과 증강 현실 프로그램을 훈련하는 데 사용될 수 있을 만큼 정확합니다. 메타버스에서 애플리케이션을 개발하려는 개발자들에게 매우 유용할 것입니다.

결과는 5월 4-6일 정보 처리 센서 네트워크 국제 회의(PSN)에서 발표될 예정입니다.

새로운 가상 안구는 EyeSyn이라고 합니다.

안구와 같은 알고리즘 훈련

마리아 고르라토바는 듀크 대학교의 노텔 네트워크 어시스턴트 교수입니다.

만화책을 읽고 있는지 고급 문학을 읽고 있는지 구별하는 데 관심이 있다면 안구만으로도 할 수 있습니다.” 고르라토바는 말했다.

그러나 이러한 알고리즘을 훈련하려면 수백 명의 사람들이 수 시간 동안 헤드셋을 착용한 데이터가 필요합니다. 우리는 개인 정보 보호 문제를 줄이고 메타버스 게임에 참여할 수 있는 소규모 회사들을 위해 소프트웨어를 개발하고 싶었습니다.

인간의 안구는 우리가 지루하거나 흥미롭게 여기는지, 집중이 어디에 있는지, 특정 작업에 전문가인지 여부를 나타낼 수 있습니다.

시선의 우선순위는 우리에 대해 많은 것을 말해줍니다. 또한 성별 및 인종적 편견, 관심사, 우리가 모르고 있는 정보를 다른 사람에게 알리지 않으려는 정보를 나타낼 수 있습니다.

안구 운동 데이터는 메타버스에서 플랫폼과 소프트웨어를 구축하는 회사들에게 매우 유용합니다. 개발자들은 사용자 반응에 따라 콘텐츠를 맞춤설정하거나 주변 시야의 해상도를 줄일 수 있습니다.

컴퓨터 과학자 팀은 다양한 자극 소리에 대한 평균 인간 반응을 시뮬레이션할 수 있는 가상 안구를 개발하기 위해 노력했습니다. 이를 위해 인간이 세계를 어떻게 보는지, 가상 정보를 어떻게 처리하는지에 대한 인지 과학 문헌을 조사했습니다.

이 팀에는 과거 포스닥 연구원 구오하오 란과 현재 박사 과정 학생 팀 스카길이 포함되어 있습니다.

구오하오 란은 현재 네덜란드 델프트 기술大学의 조교수입니다.
고르라토바는 EyeSyn에 다양한 입력을 많이 제공하고 여러 번 실행하면 새로운 프로그램을 위한 분류器를 훈련하는 데 충분한 합성 안구 운동 데이터 세트를 생성할 수 있다고 말했다.

시스템 테스트

연구자들은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 합성 안구의 정확성을 테스트했습니다. 안구는 먼저 앤토니 파우치 박사가 기자 회견에서 언론에 말하는 비디오를 분석하도록 사용되었습니다. 팀은 실제 시청자의 안구 운동 데이터와 비교했습니다. 또한 가상 미술관을 보는 실제 데이터 세트와 비교하여 합성 안구가 미술을看着 있는 가상 데이터 세트를 비교했습니다. 결과는 EyeSyn이 실제 시선 신호의 고유한 패턴을 밀접하게 일치시키고 사람들의 안구가 반응하는 다양한 방식을 시뮬레이션할 수 있음을 보여주었습니다.

고르라토바는 이러한 결과가 가상 안구가 메타버스 플랫폼과 소프트웨어를 훈련하는 데 사용할 수 있는 기준이 될 수 있음을 시사한다고 말합니다.

고르라토바는 합성 데이터만으로는 완벽하지 않지만 좋은 시작점이 될 수 있다고 말했다. 소규모 회사들은 실제 데이터 세트를 구축하는 데 시간과 돈을 투자하는 대신 이를 사용할 수 있습니다. 또한 알고리즘의 개인화는 로컬 시스템에서 수행될 수 있으므로 사람들이 자신의 개인 안구 운동 데이터가 대규모 데이터베이스의 일부가 되는 것을 걱정할 필요가 없습니다.