メタバースは人工知能モデルにどのように「餌」を与えるのでしょうか?

ビジュアル世界は、複数のデータ型、インターフェイス、人工知能モデルを含む多くの可動部分で構成されています。 3D インターフェイスには、時間と空間に関連した属性を持つ多くのデータ タイプが含まれており、これらは過去の傾向を把握して分析し、将来の傾向を予測するために重要です。

このビジュアル シミュレーション テクノロジは現在、DeepMind の AlphaFold AI 研究プロジェクトなど、いくつかの重要なプロジェクトに適用されており、2 億を超える既知のタンパク質の 3D 構造を予測できます。タンパク質のフォールディングは創薬の基礎であり、AlphaFold は新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) を治療するための医学研究で使用されています。ハイ パフォーマンス コンピューティングの分野では、メタバースは研究者が仮想シミュレーションで共同作業するための条件を提供します。

メタバースの最大の支持者の 1 つである Nvidia は、研究と科学モデリングのための一連の人工知能、ソフトウェア、ビジョン テクノロジを含むオムニバースと呼ばれる製品を通じてこのコンセプトを推進しています。

NVIDIA は、Omniverse 製品の機能について曖昧でしたが、最近いくつかの情報を明らかにしました。このプラットフォームは、複雑なテクノロジーのセットを使用してデータを収集、整理、翻訳、関連付けし、最終的にデータセットに収集されます。人工知能モデルはこれらのデータセットを分析し、科学的応用のための視覚的なモデルを提供します。これには、惑星の傾向を理解するためのモデルや医薬品の開発のためのモデルが含まれる場合があります。

このプラットフォームの最新の共同使用例は、米国海洋大気庁がオムニバースとロッキード・マーティンのテクノロジーを使用して気候と気象傾向のデータを視覚化し、研究者が利用できるようにするというものです。研究。

ロッキード・マーティンが開発した OR3D プラットフォームによって収集された情報は、衛星、海洋、以前の大気傾向、センサーからのデータなど、気象および気候データを視覚化するために重要です。データは OR3D ファイル形式に固有であり、ユニバーサル シーン ディスクリプション (USD) 形式に基づいてデータをファイル タイプに変換する「コネクタ」に組み込まれます。

USD ファイル形式には、位置、方向、色、マテリアル、レイヤーなどのデータを 3D ファイルに結合できるオペレーターがあります。 USD ファイル形式への変換は、視覚化ファイルの共有と複数のユーザーの共同作業を可能にするため重要であり、仮想世界では重要な考慮事項です。 USD ファイルは、OR3D ファイル内のさまざまな種類のデータを人工知能モデルの生の入力に分解するコンバーターでもあります。

データ タイプには 3D 画像の時間的および空間的要素が含まれる場合があり、これは気候および気象データを視覚化する場合に特に重要です。たとえば、過去の気象傾向を秒単位または分単位で取得し、時間的な相関関係に基づいてマッピングする必要があります。

Nucleus と呼ばれる NVIDIA のツールは、Omniverse のメイン エンジンであり、OR3D ファイルを USD ファイルに変換し、ランタイム、物理シミュレーション、および他のファイル形式からのデータ マッピングを処理します。

人工知能のデータセットには、リアルタイムで更新された気象データを含めることができ、それが人工知能モデルに供給されます。未加工の画像データを USD に取得するための NVIDIA の複数段階のプロセスは複雑ですが、スケーラブルです。複数のデータ型をサポートでき、API コネクタよりも実現可能であると考えられています (API コネクタはアプリケーション固有であり、単一の複雑なモデル内でさまざまなデータ型に対応することができません)。

USD ファイル形式の利点は、衛星やセンサーから収集されたさまざまな種類のデータをリアルタイムで処理できることで、より正確な人工知能モデルの構築に役立ちます。共有することもできるので、そのデータを他のアプリケーションに拡張できます。

以上がメタバースは人工知能モデルにどのように「餌」を与えるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。