मॉन्ट्रियल, कनाडा में तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण सम्मेलन में, एनवीडिया शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि वे विवरण के साथ सिंथेटिक, फिर भी यथार्थवादी दृश्यों को प्रस्तुत करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का उपयोग किया जा सकता है बनावट। शोधकर्ताओं का दावा है कि काम अभी शुरुआती चरण में है और यह स्पष्ट नहीं है कि यह तकनीक कब आएगी उपभोक्ताओं के लिए जारी किया गया है, लेकिन इसमें एनवीडिया के कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित प्रतिपादन की बड़ी संभावनाएं हैं गेमिंग स्पेस.
एनवीडिया के एप्लाइड डीप लर्निंग के उपाध्यक्ष ब्रायन कैटनज़ारो ने एक कॉन्फ्रेंस कॉल में कहा, "यह काम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रस्तुत करने के एक नए तरीके के बारे में है।" मूल रूप से, शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि वे ए.आई. को कैसे लागू कर सकते हैं। कंप्यूटर ग्राफ़िक्स को बेहतर बनाने के लिए, और इसका समाधान नए ग्राफ़िक्स प्रस्तुत करने के लिए वास्तविक दुनिया के वीडियो में मशीन लर्निंग को लागू करना है।
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कैटनज़ारो ने कहा, "हमने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो भौतिक दुनिया का उच्च-स्तरीय प्रतिनिधित्व करती है - मूल रूप से एक वीडियो स्केच लेती है और उसे एक प्रस्तुत दृश्य में परिवर्तित करती है।" “मॉडल वास्तविक दुनिया में वस्तुओं की उच्च-स्तरीय जानकारी को समझता है, और फिर बनावट और प्रकाश व्यवस्था की जानकारी जोड़ने के लिए उन्हें विस्तृत करता है। लक्ष्य ग्राफिक्स के साथ नए दृश्यों को संश्लेषित करने में सक्षम होना है।
मौजूदा वीडियो का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है और एनवीडिया वस्तुओं और उनके गुणों पर लेबल जोड़ने के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीक लागू करेगा। इसका मतलब यह है कि ए.आई. उदाहरण के लिए, शहरी शहरी परिदृश्य को पहचानने और समझने में सक्षम होगा कि पेड़, कार या इमारत कौन सी वस्तुएँ हैं।
एनवीडिया के अनुसार, यह तकनीक मौजूदा शोध से ली गई है, जैसे कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले से। कंपनी ने अतीत में अन्य ए.आई.-आधारित रेंडरिंग तकनीकों का प्रदर्शन किया है, जिनमें एक ऐसा भी शामिल है किसी छवि से शोर हटाएँ.
शोधकर्ता टेन्सर कोर जीपीयू पर वास्तविक समय प्रतिपादन प्राप्त करने में सक्षम थे, लेकिन सम्मेलन के लिए, एनवीडिया ने अपने टाइटन वी कार्ड पर प्रौद्योगिकी का प्रदर्शन किया। “यद्यपि आप इसे किसी भी प्रोसेसर पर कर सकते हैं, वास्तविक समय पहलू के लिए बहुत अधिक A.I. की आवश्यकता होती है। थ्रूपुट," कैटनज़ारो ने समझाया, यह देखते हुए कि टेन्सर कोर जीपीयू महत्वपूर्ण है।
सामग्री बनाने और उन्हें आभासी दुनिया में जोड़ने में सक्षम होने से, गेमिंग बाजार को इस शोध द्वारा किए गए काम से काफी फायदा हो सकता है। उदाहरण के लिए, डेवलपर्स उच्च-परिभाषा दृश्यों को जोड़ने के लिए पुराने शीर्षकों को फिर से प्रस्तुत करके पुराने गेम को "रीमास्टर" कर सकते हैं, या वे थोड़े प्रयास से मौजूदा गेम में नए स्तर जोड़ सकते हैं।
यह कैसे काम करेगा इसके एक बुनियादी उदाहरण के रूप में, उपयोगकर्ता अपना एक वीडियो ले सकते हैं, इसे गेम में अपलोड कर सकते हैं, और रेंडरिंग गेम में उपयोग के लिए अत्यधिक वैयक्तिकृत अवतार बनाने में सक्षम होगा। एनवीडिया ने अभी अपने शोध से कोड को ओपन-सोर्स किया है, लेकिन कैटनज़ारो ने चेतावनी दी है कि इस क्षेत्र में शुरुआती काम गेम डेवलपर्स की तुलना में कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए अधिक उपयुक्त है।
एक अलग डेमो में, एनवीडिया ने दिखाया कि वह लोकप्रिय संगीत वीडियो की तरह डांस मूव्स का विश्लेषण कर सकता है गंगनम स्टाइल - और उन्हीं कंप्यूटर विज़न तकनीकों का उपयोग करके उन चालों को किसी अन्य व्यक्ति को स्थानांतरित करें। कैटनज़ारो ने कहा, "हम व्यक्ति के कोड का विश्लेषण करते हैं और वह हमारा स्केच बन जाता है।" "और मॉडल उस स्केच को दिए गए लक्ष्य व्यक्ति को प्रस्तुत करता है।"
एनवीडिया ने चेतावनी दी है कि यह अभी भी प्रारंभिक चरण की तकनीक है, लेकिन आप ग्राफिक्स को इससे भी अपग्रेड कर सकते हैं एक मौजूदा गेम और पुराने गेम को बेहतर दिखाने के लिए उन्हें फिर से प्रस्तुत करने के लिए वास्तविक दुनिया की कल्पना पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करें। क्योंकि प्रौद्योगिकी के लिए कंप्यूटर को उन वस्तुओं का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है जो वास्तविक दुनिया में ज्ञात हैं, कैटनज़ारो ने चेतावनी दी है कि यह सांता की कल्पित बौने को प्रस्तुत करने जैसी शानदार चीज़ों पर काम नहीं करेगा। सिद्धांत रूप में, वह मानते हैं, आप कंप्यूटर को कल्पित बौने प्रस्तुत करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, लेकिन कंप्यूटर को सीखने के लिए आपको भौतिक कल्पित बौने बनाने और छवियों को कैप्चर करने की आवश्यकता है।
की तरह किरण पर करीबी नजर रखना वह तकनीक जिसे एनवीडिया की हालिया आरटीएक्स श्रृंखला में पेश किया गया था ग्राफिक्स कार्ड उपभोक्ताओं के लिए, कंपनी ने कहा कि इस ए.आई.-आधारित रेंडरिंग का उपयोग हाइब्रिड तरीके से किया जाता है और इसका उद्देश्य पारंपरिक रेंडरिंग तकनीकों को प्रतिस्थापित करना नहीं है। इसके बजाय, ए.आई.-आधारित रेंडरिंग का उद्देश्य पारंपरिक ग्राफिक्स रेंडरिंग इंजनों के साथ सह-अस्तित्व और उपयोग करना है।
अभी, यह स्पष्ट नहीं है कि यह तकनीक गेमिंग बाज़ार में कब आएगी। कैटनज़ारो ने आशावादी अनुमान लगाया कि इसमें कम से कम कुछ साल लग सकते हैं। के साथ संयुक्त किरण पर करीबी नजर रखना, ए.आई.-आधारित दृश्य प्रतिपादन गेम शीर्षकों में गुणवत्तापूर्ण दृश्य प्रदान करेगा जो वास्तविक समय में प्रस्तुत किए जाते हैं।
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