Стив Трулья планирует самый высокий прыжок с парашютом в истории
Un nou sistem de inteligență artificială a dezvoltat cascadori animați de calculator care ar putea face filmele de acțiune mai reci ca niciodată. Cercetătorii de la Universitatea din California, Berkeley au dezvoltat un sistem capabil să recreeze unele dintre cele mai slabe mișcări în artele marțiale, cu potențialul de a înlocui actorii umani din viața reală.
Studentul absolvent al UC Berkeley, Xue Bin "Jason" Peng, spune că tehnologia are ca rezultat mișcări dificil de separat de cele ale oamenilor.
"Acesta este de fapt un salt destul de mare din ceea ce sa făcut cu învățarea profundă și animația", a spus Peng într-o declarație publicată cu ajutorul cercetării sale, prezentată la conferința SIGGRAPH din 2018 din august, în Vancouver, Canada, în luna august. "În trecut, o mulțime de lucruri au mers în simularea mișcărilor naturale, dar aceste metode bazate pe fizică tind să fie foarte specializate; ele nu sunt metode generale care se pot ocupa de o mare varietate de aptitudini.
"Dacă comparăți rezultatele noastre cu captarea de mișcare înregistrată de la oameni, ajungem la punctul în care este destul de dificil să distingem cele două, să spunem ce este simularea și ceea ce este real. Ne îndreptăm către un cascador virtual.
O lucrare despre proiect, numită DeepMimic, a fost publicată în jurnal ACM Trans. Grafic in august. În septembrie, echipa și-a făcut codul și datele de captare a mișcării disponibile pe GitHub pentru alții să încerce.
Echipa a folosit tehnici de învățare profundă pentru a învăța cum să se miște. Ea a luat date de captare a mișcării din performanțe reale, le-a hrănit în sistem și a pus-o să practice mișcările într-o simulare pentru echivalentul unei luni întregi, antrenând 24 de ore pe zi. DeepMimic a învățat 25 de mișcări diferite cum ar fi lovirea și răsturnarea, comparând rezultatele sale de fiecare dată pentru a vedea cât de aproape a ajuns la datele originale ale mocapului.
Spre deosebire de alte sisteme care au încercat și au eșuat în mod repetat, DeepMimic a rupt mișcarea în pași, așa că, dacă ar fi eșuat la un moment dat, ar putea analiza performanța și optimizarea la momentul potrivit.
"Pe măsură ce aceste tehnici progresează, cred că vor începe să joace un rol mai mare și mai mare în filme", spune Peng Invers. "Cu toate acestea, deoarece filmele nu sunt în general interactive, aceste tehnici de simulare ar putea avea un impact mai rapid asupra jocurilor și VR.
"De fapt, personajul simulat instruit folosind învățarea de întărire își găsește deja drumul către jocuri. Jocuri indie ar putea fi un teren foarte bun de testare pentru aceste idei. Dar ar putea dura ceva mai mult înainte de a fi pregătiți pentru titlurile AAA, deoarece lucrul cu caracterele simulate necesită o trecere destul de drastică de la conductele de dezvoltare tradiționale ".
Dezvoltatorii de jocuri încep să experimenteze aceste instrumente. Un dezvoltator a reușit să folosească DeepMimic în motorul de joc Unity:
Doamnelor și domnilor, am finalizat Backflip-ul! Felicitări pentru Ringo, alias StyleTransfer002.144 - folosind # unity3d + #MLAgents & #MarathonEnvs. StyleTransfer antrenează un #ActiveRagoll de la datele MoCap aka Deepmimic http://t.co/gAGtYYeawE … #madewithunity pic.twitter.com/3iIoDsfdLe
- Joe Booth (@iAmVidyaGamer) 1 noiembrie 2018
Peng speră că eliberarea codului va accelera adoptarea acestuia. El mai notează, de asemenea, că echipa "a vorbit unui număr de dezvoltatori de jocuri și studiouri de animație cu privire la posibilele aplicații ale acestei lucrări, deși nu pot intra în prea multe detalii despre asta încă".
Mașinile se confruntă în mod regulat cu mișcări complexe, așa cum demonstrează roboții care joacă fotbal, care încet încet peste iarbă, în loc să termine mișcările octanice. Există semne de progres, ca A.I. se confruntă cu complexitatea mișcărilor din lumea reală și încep să se corecteze mai mult ca oamenii.
Poate că DeepMimic ar putea învăța într-o bună zi o nouă mișcare în câteva secunde, similar cu modul în care Neo învață kung fu Matricea.
Citiți rezumatul de mai jos.
Un obiectiv de lungă durată în animarea caracterului este combinarea specificațiilor de comportament bazate pe date cu un sistem care poate executa un comportament similar într-o simulare fizică, permițând astfel răspunsuri realiste la perturbări și variații de mediu. Arătăm că metodele bine cunoscute de învățare a întăririi (RL) pot fi adaptate pentru a învăța politici de control robuste capabile să imite o gamă largă de clipuri de mișcare de exemplu, în același timp învățând recuperări complexe, adaptând schimbările morfologiei și atingând obiectivele specificate de utilizator. Metoda noastră se ocupă de mișcări cheie-cheie, de acțiuni extrem de dinamice, cum ar fi mișcările și rotirile capturate în mișcare și mișcările readuse. Prin combinarea unui obiectiv de imitare a mișcării cu un obiectiv al sarcinii, putem pregăti caractere care reacționează inteligent în setări interactive, de exemplu, mergând într-o direcție dorită sau aruncând o minge la o țintă specificată de utilizator. Această abordare combină astfel confortul și calitatea mișcării utilizării clipurilor de mișcare pentru a defini stilul și aspectul dorit, cu flexibilitatea și generalitatea oferite de metodele RL și de animația bazată pe fizică. Investigăm mai multe metode pentru integrarea mai multor clipuri în procesul de învățare pentru a dezvolta agenți multi-calificați capabili să realizeze un bogat repertoriu de abilități diverse. Demonstrăm rezultate utilizând mai multe personaje (robotul uman, robotul Atlas, dinozaurul bipedic, dragonul) și o mare varietate de aptitudini, inclusiv locomoție, acrobație și arte marțiale.
Va A.I. În curând, puteți să înlocuiți cărturarii literali?
Un cuplu căsătorit, unul specializat în inteligența artificială, celălalt în domeniul științelor umane, a decis să vadă ce s-ar întâmpla dacă A.I. a analizat un roman grafic. Ar fi vorba de noi modalități de a interpreta un roman grafic nonficțional? Ar fi suficient de avansată și robustă pentru a furniza informații utile?
Acest video cu 360 de grade Mars cu tehnologie Oculus Rift vă pune în pantofii curiozității
Este uimitor diferența pe care o săptămână o poate aduce tehnologiei. Cu doar câteva zile în urmă, laboratorul NASA de la Jet Propulsion a lansat un videoclip de 360 de grade al lui Mars de la roverul Curiozitate, care a fost (pentru a-l spune ușor) neimpresionant. Ei bine, micul rover ne-a trimis niște imagini noi care se ridică la o viziune mult mai precisă asupra Marte ...
Când pot pre-comanda iPhone XS? Dispozitivul Apple nou, probabil, să lovească în curând rafturile
Apple este de așteptat să lanseze trei noi telefoane și vor fi populare. După succesul iPhone-ului X, compania este așteptată să anunțe o serie de dispozitive noi care folosesc aceeași tehnologie de recunoaștere a feței ca și celălalt telefon, permițând mai multor persoane decât înainte să încerce dispozitivul.