संवर्धित वास्तविकता में लीप मोशन टेबल टेनिस
लीप मोशन के पास अपने प्रोजेक्ट नॉर्थस्टार संवर्धित रियलिटी हेडसेट के शुरुआती परीक्षकों के लिए एक बिल्कुल नया गेम है: टेबल टेनिस। गेम न केवल हेडसेट का लाभ उठाता है बल्कि एक नए पैडल नियंत्रक का भी लाभ उठाता है, और अपने स्वयं के ए.आई. के साथ आता है। प्रतिद्वंद्वी तो आपको वास्तव में एक टेबल की आवश्यकता है। प्रदर्शन में हम हेडसेट पहनने वाले को पैडल के बीच एक आभासी गेंद को उछालते हुए और टेबल के विपरीत छोर पर एक फ्लोटिंग डिजिटल पैडल के साथ पूरा गेम खेलते हुए देखते हैं। और भी बेहतर, जब गेंद टेबल से गिरती है तो उन्हें कभी भी जाकर उसे उठाना नहीं पड़ता।
संवर्धित वास्तविकता को अभी तक आभासी वास्तविकता के समान प्रोत्साहन नहीं मिला होगा - कुछ लोग सोचते हैं कि हम अभी भी कुछ वर्ष दूर हैं इसकी मुख्यधारा को अपनाने से - लेकिन बहुत सारी कंपनियाँ इस पर काम कर रही हैं। माइक्रोसॉफ्ट का होलोलेंस एक प्रमुख उदाहरण है, लेकिन लीप मोशन का प्रोजेक्ट नॉर्थस्टार इस साल की शुरुआत में अपने व्यापक हेडसेट डिज़ाइन के लिए सुर्खियों में आया और विकास अभी भी तेजी से जारी है।
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टेबल टेनिस प्रदर्शन संवर्धित वास्तविकता में कुछ समय बिताने का एक मजेदार तरीका जैसा दिखता है, लीप मोशन सॉफ्टवेयर इंजीनियर जॉनथॉन सेलस्टैड ने कहा वह इसे मिश्रित वास्तविकता कौशल प्रशिक्षण के एक उदाहरण के रूप में देखते हैं। वह आंशिक रूप से डिजिटल स्पेस में लोगों को चीजें सीखने में मदद करने में संवर्धित वास्तविकता की सबसे बड़ी क्षमता देखता है। फिर वे कौशल को वास्तविक दुनिया में लागू कर सकते हैं। टेबल टेनिस के मामले में, बस ए.आई. के साथ वास्तविक दुनिया की गतिविधियों के साथ खेल का अभ्यास करना। प्रतिद्वंद्वी वास्तविक दुनिया में लोगों के साथ खेलने की आवश्यकता के बिना आपके खेल को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
अभ्यास परिपूर्ण बनाता है
"वीआर में, हम किसी कार्य या व्यवहार को सीखने को अनुकूलित करने के लिए अनुभव को आकार दे सकते हैं," सेलस्टेड ने समझाया। “एआर परिचित वास्तविक दुनिया के वातावरण के साथ इस क्षमता को बढ़ाता है, जिससे हमें सीखे गए कौशल को प्रासंगिक बनाने की अनुमति मिलती है। उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण पर आभासी संकेतक और अनुमानों को शामिल करके, हम उन्हें सिस्टम का गहन अंतर्ज्ञान विकसित करने में भी मदद कर सकते हैं।
टेबल टेनिस खेल के संदर्भ में, गेंद कहाँ जाएगी इसका भौतिकी अनुमान खिलाड़ी को दिखाया जा सकता है ताकि उन्हें सहज रूप से यह समझने में मदद मिल सके कि गेंद कैसे व्यवहार करेगी। हालांकि ऐसा पाठ वास्तविक दुनिया में 100 प्रतिशत अनुवादित नहीं हो सकता है, यह निश्चित रूप से एक नियंत्रक के साथ या आपके आस-पास वास्तविक दुनिया के वातावरण के बिना एक समान गेम खेलने से अधिक उपयोगी है।
यह विशेष रूप से सच है जब ए.आई. की बात आती है। विरोधियों. जैसा कि हमने साथ देखा मनुष्य बनाम ए.आई. गो जैसे गेम में मैचअप, जब लगभग पूर्ण ए.आई. शीर्ष स्तरीय मानव खिलाड़ियों के खिलाफ खेलते हुए, मानव आम तौर पर हार जाते हैं लेकिन अपने कृत्रिम विरोधियों से सीखकर खुद में सुधार करते हैं। एआर में ऐसे गेमप्ले को वास्तविक दुनिया पर अधिक लागू करने की क्षमता है।
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