Các nhà nghiên cứu tạo ra Hologram 3D thời gian thực được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo trên điện thoại thông minh

Điện thoại thông minh có thể sớm có khả năng tạo ra các hologram 3D chân thực, nhờ một phần vào mô hình Trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại MIT. Hệ thống Trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi đội ngũ MIT xác định cách tốt nhất để tạo ra hologram từ một loạt hình ảnh đầu vào.

Các nhà nghiên cứu từ MIT đã thiết kế các mô hình Trí tuệ nhân tạo cho phép tạo ra các hologram 3D chân thực. Công nghệ này có thể có ứng dụng cho các thiết bị VR và AR, và các hologram thậm chí có thể được tạo ra bởi điện thoại thông minh.

Không giống như các màn hình 3D và VR truyền thống, chỉ tạo ra ảo giác về độ sâu và có thể gây buồn nôn và đau đầu, các màn hình hologram có thể được nhìn thấy bởi mọi người mà không gây mỏi mắt. Một rào cản lớn đối với việc tạo ra phương tiện hologram là xử lý dữ liệu cần thiết để tạo ra hologram. Mỗi hologram bao gồm một lượng lớn dữ liệu, cần thiết để tạo ra “độ sâu” của hologram. Do đó, việc tạo ra hologram thường đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán. Để làm cho công nghệ hologram trở nên thực tế hơn, đội ngũ MIT đã áp dụng các mạng nơ-ron tích chập sâu để giải quyết vấn đề, tạo ra một mạng có khả năng tạo ra hologram nhanh chóng dựa trên hình ảnh đầu vào.

Phương pháp điển hình để tạo ra hologram về cơ bản là tạo ra nhiều mảnh hologram và sau đó sử dụng mô phỏng vật lý để kết hợp các mảnh vào một biểu diễn hoàn chỉnh của một vật thể hoặc hình ảnh. Điều này khác với phương pháp điển hình được sử dụng để tạo ra hologram. Trong phương pháp truyền thống, hình ảnh được chia thành các mảnh và một loạt bảng tra cứu được sử dụng để kết hợp các mảnh hologram lại với nhau, vì các bảng tra cứu đánh dấu ranh giới của các mảnh hologram khác nhau. Quá trình xác định ranh giới của các mảnh hologram bằng bảng tra cứu khá tốn thời gian và đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán.

Theo IEEE Spectrum, Đội ngũ MIT đã thiết kế một phương pháp khác để tạo ra hologram. Sử dụng sức mạnh của các mạng nơ-ron sâu, họ đã có thể chia hình ảnh thành các mảnh có thể được biên dịch lại thành hologram bằng cách sử dụng ít “lát” hơn. Kỹ thuật mới này tận dụng khả năng của các mạng nơ-ron tích chập để phân tích hình ảnh và tách hình ảnh thành các mảnh riêng biệt. Phương pháp mới này để phân tích và chia hình ảnh giảm đáng kể số lượng hoạt động tổng thể mà hệ thống phải thực hiện.

Để thiết kế bộ tạo hologram hỗ trợ Trí tuệ nhân tạo, đội ngũ nghiên cứu đã bắt đầu bằng việc xây dựng một cơ sở dữ liệu gồm khoảng 4000 hình ảnh được tạo bằng máy tính, với một hologram 3D tương ứng được gán cho mỗi hình ảnh. Mạng nơ-ron tích chập được đào tạo trên tập dữ liệu này, học cách mỗi hình ảnh được liên kết với hologram của nó và cách tốt nhất để sử dụng các tính năng để tạo ra hologram. Khi hệ thống Trí tuệ nhân tạo được cung cấp dữ liệu không nhìn thấy với thông tin độ sâu, nó có thể tạo ra các hologram mới từ dữ liệu này. Thông tin độ sâu được cung cấp thông qua việc sử dụng cảm biến lidar hoặc màn hình đa máy ảnh và được hiển thị dưới dạng hình ảnh được tạo bằng máy tính. Một số iPhone mới có các thành phần này, có nghĩa là chúng có thể tạo ra hologram nếu được kết nối với loại màn hình phù hợp.

Hệ thống hologram hỗ trợ Trí tuệ nhân tạo mới cần ít bộ nhớ hơn so với các phương pháp cổ điển. Hệ thống có thể tạo ra các hologram 3D tại 60 khung hình mỗi giây với độ phân giải đầy đủ màu và độ phân giải 1920 x 1080 bằng cách sử dụng khoảng 620 kilobyte bộ nhớ trong khi chạy trên một GPU thông thường. Các nhà nghiên cứu đã có thể chạy hệ thống của họ trên iPhone 11, tạo ra khoảng 1 hologram mỗi giây, trong khi một Google Edge TPU, hệ thống có thể tạo ra 2 hologram mỗi giây. Điều này cho thấy hệ thống có thể được thích nghi với điện thoại thông minh, thiết bị AR và VR nói chung. Hệ thống cũng có thể có ứng dụng cho in 3D thể tích hoặc trong thiết kế của các kính hiển vi hologram.

Trong tương lai, các cải tiến về công nghệ có thể giới thiệu phần cứng và phần mềm theo dõi mắt, cho phép các hologram thay đổi độ phân giải động khi người dùng nhìn vào các vị trí cụ thể.