W jak wirtualna rzeczywistość – jak sztuczna inteligencja tworzy i zmienia światy cyfrowe? 

Wirtualną rzeczywistość (VR) definiuje się jako trójwymiarowy cyfrowy krajobraz, który umożliwia użytkownikowi swobodne poruszanie się i interakcje, angażując jeden lub więcej z pięciu zmysłów człowieka. VR ma zdolność do reprezentowania zarówno realistycznych elementów otaczającego świata (poprzez symulacje komputerowe), jak i twórczości graniczącej z fantazją (np. gry komputerowe typu science-fiction). 

Z drugiej strony, rzeczywistość rozszerzona (AR) stanowi most między środowiskiem wirtualnym a rzeczywistym, rozbudowując rzeczywiste otoczenie o elementy generowane komputerowo. AR w większości korzysta z grafiki, ale może też wzbogacać rzeczywistość o proste informacje (np. nazwy ulic, dane nawigacyjne) lub skomplikowane, fotorealistyczne obiekty, które harmonijnie integrują się ze światem realnym. 

Rozwój obu tych technologii jest silnie związany z postępem w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), poprzez projektowanie systemów i urządzeń zdolnych do realizacji zadań tradycyjnie wymagających ludzkiego intelektu (jak rozpoznawanie obrazów, mowy, języka naturalnego, uczenie się czy wnioskowanie), może wspierać tworzenie i modyfikację światów cyfrowych na wiele sposobów.  

Generowanie treści: AI ma możliwość tworzenia obiektów, postaci, krajobrazów, dźwięków lub dialogów dla gier lub symulacji VR/AR w sposób automatyczny lub interaktywny. W tym zakresie warto wspomnieć platformę Artomatix, która wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania tekstur, modeli 3D i animacji na podstawie danych wejściowych lub preferencji użytkownika. 

Personalizacja: AI może dostosowywać treści i interfejsy VR/AR do indywidualnych potrzeb, preferencji i emocji użytkownika. Doskonałym przykładem jest projekt EmteqVR, który wykorzystuje czujniki ruchu twarzy i elektromiografię do analizy emocji użytkownika gogli VR i dostosowywania do nich treści i reakcji postaci. 

Interakcja: AI może umożliwić naturalną i płynną komunikację użytkownika z systemem lub innymi użytkownikami za pomocą mowy, gestów czy wzroku. Przykładem jest projekt SpeechVR, który wykorzystuje rozpoznawanie i syntezę mowy, aby umożliwić konwersacje z wirtualnymi postaciami lub innymi użytkownikami VR. 

Analiza: AI może zbierać i analizować dane o zachowaniach, reakcjach i wynikach użytkowników VR/AR w celu oceny ich postępów, efektywności czy satysfakcji. Tutaj warto zwrócić uwagę na projekt Neurogaming, który wykorzystuje elektroencefalografię do pomiaru aktywności mózgowej użytkownika podczas gry VR, a następnie dostarcza mu informacji zwrotnej o jego stanie emocjonalnym i poziomie zaangażowania. 

Zarówno wirtualna, jak i rozszerzona rzeczywistość, stanowią nie tylko innowacyjną formę rozrywki, ale również potężne narzędzie edukacyjne, terapeutyczne, biznesowe i społeczne. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w wykorzystaniu pełnego potencjału tych technologii, tworząc i modyfikując cyfrowe realia zgodnie z potrzebami i możliwościami użytkowników. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.