Искусственный интеллект теперь может моделировать рост и форму деревьев
Исследователи совершили значительный скачок в области искусственного интеллекта (ИИ), успешно смоделировав рост и форму деревьев. Это достижение, представляющее собой сочетание технологий и природы, знаменует собой поворотный момент в цифровом моделировании.
В состав команды вошли ученые с факультета компьютерных наук Университета Пердью и Института цифрового лесоводства, а также Сёрен Пирк из Кильского университета в Германии.
ИИ, вдохновленный ДНК: моделирование роста деревьев
В основе их работы лежит молекула ДНК, которая представляет собой мастер-чертеж формы дерева и реакции на окружающую среду. Бедрих Бенеш, профессор из Пердью, и его команда черпали вдохновение в этом природном явлении для создания инновационных моделей ИИ.
"Модели ИИ учатся на больших массивах данных, чтобы имитировать присущее им поведение, - говорит Бенеш.
Эти модели поражают своей эффективностью: сложная информация, необходимая для воспроизведения древовидных форм, переводится в нейронную модель размером едва ли в мегабайт.
"Это сложное поведение, но оно было сжато до довольно небольшого объема данных", - пояснил Бенес.
Применение в реальном мире
Практическое применение этих моделей ИИ очень велико. После периода тщательного обучения они способны кодировать локальное развитие деревьев, что позволяет создавать сложные модели деревьев с детальной геометрией, занимающие несколько гигабайт.
Эта технология способна произвести революцию в самых разных областях - от архитектуры и градостроительства до игр и развлечений, предлагая новый уровень реализма в цифровых средах.
Бенеш, размышляя о десятилетнем опыте работы с моделями ИИ, поделился своими ожиданиями того, что эти достижения значительно улучшат цифровые модели деревьев.
Однако неожиданным и приятным сюрпризом стала компактность этих моделей, заключающая сложное поведение в небольшом объеме данных.
Исследование, подробно описанное в двух работах, опубликованных в престижных журналах ACM Transactions on Graphics и IEEE Transactions on Visualizations and Computer Graphics, представляет собой результат совместных усилий.
Значительный вклад в этот прорыв внесли аспиранты Пердью Дже Джун Ли, Бошенг Ли и Сяочен Чжоу, а также Сонглин Фей, ключевая фигура в области дистанционного зондирования и директор Института цифрового лесоводства.
Машинное обучение ИИ и рост деревьев
Для разработки моделей роста различных видов деревьев, таких как клен, дуб, сосна и грецкий орех, как с листьями, так и без них, команда использовала глубокое обучение - передовую ветвь искусственного интеллекта.
Этот метод предполагает обучение моделей ИИ с помощью взаимосвязанных нейронных сетей - подход, который стремится воспроизвести некоторые аспекты функциональности человеческого мозга.
Несмотря на все более широкое распространение ИИ в различных областях, его успех в моделировании 3D-геометрии, особенно связанной с природой, был ограничен.
По словам Бенеша, создание 3D-моделей растительности является давней проблемой в компьютерной графике.
"Несмотря на то, что ИИ стал, казалось бы, повсеместным, до сих пор он в основном успешно справлялся с моделированием 3D-геометрии, не связанной с природой", - говорит Бенеш.
Традиционные подходы к моделированию роста деревьев, часто возглавляемые специалистами с биологическим опытом, сосредоточены на том, как деревья взаимодействуют с окружающей средой.
Это взаимодействие регулируется как генетическими факторами, например углом ветвления, так и влиянием окружающей среды, что приводит к разнообразию форм деревьев даже в пределах одного вида.
