كل يوم، هناك المزيد والمزيد من اللحظات في حياتنا اليومية حيث يساعدنا الذكاء الاصطناعي (AI)، غالبًا دون أن ندرك ذلك. هذا النوع من البرامج، الذي يحاكي السلوك البشري وحتى التفكير، يجد حلولًا لمشاكل معينة بناءً على تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. في الواقع، ربما تكون قد شاهدت هذا بالفعل في التسوق الشخصي عبر الإنترنت، أو منع الاحتيال لبطاقات الائتمان أو حتى كمساعدين صوتيين. ولا عجب أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر انتشارًا، مع الأخذ في الاعتبار نتائج دراسة أجرتها شركة Statista في عام 2020 والتي وجدت أنه من المتوقع أن يصل سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 126 مليار دولار بحلول عام 2025. في الواقع، يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج نماذج ثلاثية الأبعاد! أو على الأقل هذا ما تهدف إليه شركة OpenAI من خلال نظام Point-E الذي تم طرحه حديثًا.
من المعروف بالفعل أن شركات مثل عملاق التكنولوجيا Google ، على سبيل المثال، تقدم خدمة بأداتها Dream Fusion حيث يمكن تحويل النص إلى نموذج ثلاثي الأبعاد. ومع ذلك، نظرًا لأن هذا الجيل قد يستغرق ساعات، فمن المحتمل أن يكون الأمر الأكثر إثارة هو أن شركة OpenAI ، التي يشارك فيها رائد الأعمال الأمريكي Elon Musk بشكل كبير، قد قدمت نظام التعلم الآلي الخاص بها المسمى Point-E إلى السوق هذا الأسبوع. وفقًا للشركة، يمكن الآن تقليص هذا العمل من ساعات إلى دقائق.
كيف تعمل Point-E؟
من الممكن إنشاء كائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام Point-E بفضل إنشاء عدد كبير من السحب النقطية في الفضاء، والتي تمثل بشكل أو بآخر الشكل ثلاثي الأبعاد. كما لوحظ بالفعل، من المفترض أن يعمل هذا النظام بشكل أسرع من العروض الأخرى في السوق. ينعكس هذا أيضًا من خلال الحرف “E” في الاسم، والذي يمثل الكفاءة.
ومع ذلك، على الرغم من أنه من الممكن العمل بشكل أسرع مع Point-E، إلا أن هناك عيوبًا مرتبطة بذلك. قد يكون إنتاج هذه الغيوم النقطية أسهل، فهي لا تلتقط الشكل أو النسيج الدقيق للكائن. كانت الشركة المصنعة للنظام تدرك أن هذا سيكون عيبًا كبيرًا للعديد من المستخدمين، ولهذا السبب تمت إضافة نظام ذكاء اصطناعي إضافي لتحويل سحابة النقاط هذه إلى شبكات. الشبكات هي نوع من أحواض التقاط الرؤوس أو الحواف أو حتى الأسطح المستخدمة للتعريف النهائي للكائن. ومع ذلك، حتى مع الشبكات، يمكن التغاضي عن بعض أجزاء النموذج، مما يعني أنه لا يمكن تمثيل الشكل بالمعنى الحقيقي.
علاوة على ذلك، كما ذكرنا سابقًا، تقدم Point-E أيضًا نموذجًا من صورة إلى ثلاثية الأبعاد بالإضافة إلى نموذج تحويل النص إلى صورة. الأول هو نظام تم تدريبه لفهم الارتباطات بين الكلمات والصور المقابلة لها. في حالة نموذج الصورة إلى ثلاثية الأبعاد، من ناحية أخرى، يتم إنشاء الصور في تركيبة مع كائنات ثلاثية الأبعاد، مما يسمح للنظام بالحصول على فهم أكثر كفاءة لها. على سبيل المثال، إذا كنت مستخدمًا لـ Point-E ولديك طلب نصي، مثل طلب عجلة تروس، والتي يجب أن يكون لها قطر وعرض معين، فإن وظيفة النص إلى الصورة تنشئ هذا النموذج ثلاثي الأبعاد، بدءًا من مع كائن تم تجسيده، والذي يتم نقله لاحقًا إلى صورة ثلاثية الأبعاد ويتم إنشاؤه كسحابة نقطية.
يمكنك أن تتخيل أن هذا النوع من المعالجة يتطلب قاعدة بيانات كبيرة من النماذج، لذا فإن Point-E قادرة على تنفيذ هذه المطالبات. صرحت شركة OpenAI أن هذه التقنية الخاصة بتوليد نماذج ثلاثية الأبعاد لم تنضج تمامًا بعد، ومع ذلك، فهم يعتقدون بقوة أن هذا النشاط يعمل بشكل أسرع مقارنة بالتقنيات الموجودة سابقًا.
الفوائد التي تقدمها OpenAI لمستخدمي Point-E
بالطبع، قد يفكر أحدهما بشكل مباشر في مجموعة كاملة من التطبيقات الممكنة لهذا النظام باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، أعلن الفريق حول OpenAI أنه يمكن تطبيق نظام السحب النقطي بشكل جيد بشكل خاص لإنتاج كائنات حقيقية. لهذا، يستشهدون بالطباعة ثلاثية الأبعاد. ومع ذلك، فإنهم يقولون إنهم مقتنعون بأن Point-E يمكنها أيضًا أن تجد موطئ قدم لها في قطاعي الألعاب والرسوم المتحركة على المدى الطويل.
المصدر: 3dnatives
اقراء ايضا:
طباعة تيشرتات عادية
طباعة ورق خطابات
طباعة كروت
خدمات طباعة ورق A4
ميدليات
لوحات محلات
خدمة طباعة بطاقات شكر
كوبونات
كروت للموظفين
طباعة بطاقات بلاستيكية