اكتشف الواقع المدمج (MR)، وهي التقنية التي تمزج بسلاسة بين الكائنات الافتراضية والعالم الحقيقي. تعرف على كيف يقوم الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية بتشغيل هذه التجربة التفاعلية.
يمثل الواقع المدمج (MR) تطورًا متطورًا في الطريقة التي يتفاعل بها البشر مع المحتوى الرقمي، مما يخلق بيئة تصبح فيها العوالم المادية والافتراضية مترابطة بشكل لا ينفصم. على عكس التراكبات الأساسية الموجودة في الواقع المعزز (AR)، يضمن الواقع المدمج الواقع المدمج يضمن أن الكائنات الرقمية لا تظهر فقط ضمن عرض المستخدم، بل تتفاعل أيضًا مع بيئة العالم الحقيقي. في سيناريو الواقع المعزز، يمكن أن تتدحرج كرة افتراضية من على طاولة فعلية وترتد على الأرضية الحقيقية, أو يمكن لشخصية رقمية أن تختبئ خلف أريكة حقيقية، مما يدل على فهم العمق والانسداد و والحدود المادية. يعتمد هذا التكامل السلس بشكل كبير على الرؤية الحاسوبية (CV) المتقدمة و والذكاء الاصطناعي (AI) لرسم خريطة المحيط في الوقت الفعلي.
لكي يكون الواقع المدمج مقنعًا، يجب أن يمتلك النظام فهمًا دلاليًا عميقًا للعالم المادي. ويتحقق ذلك يتحقق ذلك من خلال مزيج من الأجهزة المتخصصة، مثل مستشعرات ليدار وكاميرات العمق والبرمجيات القوية خوارزميات قوية. وغالباً ما تتضمن التقنية الأساسية ما يلي التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM)، والتي تسمح للجهاز track حركته الخاصة أثناء إنشاء خريطة للبيئة غير المعروفة.
ضمن هذا الخط، تلعب نماذج التعلُّم العميق (DL) دورًا محوريًا. على وجه التحديد يحدد اكتشاف الكائنات العناصر في المشهد, في حين أن تجزئة النماذج تحدد حدودها الدقيقة. تُعد هذه الدقة على مستوى البكسل أمرًا حاسمًا في "الانسداد" - التأثير البصري حيث يحجب جسم حقيقي يحجب كائن حقيقي رؤية كائن افتراضي، مما يحافظ على وهم العمق. نماذج عالية الأداء مثل Ultralytics YOLO11 غالبًا ما تُستخدم لتوفير زمن المنخفضة المطلوبة لإبقاء هذه التفاعلات تفاعلات سلسة وخالية من الغثيان للمستخدم.
قد يكون الإبحار في مصطلحات الحوسبة المكانية أمراً صعباً. من المفيد عرض هذه التقنيات على طول على طول السلسلة الافتراضية:
يعمل الواقع المدمج على تحويل الصناعات من خلال سد الفجوة بين البيانات الرقمية والعمل المادي.
إن اللبنة الأساسية لأي نظام واقع مدمج هي القدرة على detect وتحديد موقع الأشياء في العالم الحقيقي
بحيث يمكن للمحتوى الافتراضي أن يتفاعل معها. يوضح المثال التالي كيفية الاستفادة من
ultralytics لإجراء اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي، مما يوفر بيانات الإحداثيات اللازمة ل
تثبيت الأصول الافتراضية.
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Perform inference on an image (or video frame from an MR headset)
results = model("path/to/scene.jpg")
# Display results
# In an MR app, the bounding box coordinates (results[0].boxes.xyxy)
# would be used to anchor 3D graphics to the detected object.
results[0].show()
يرتبط مستقبل الواقع المدمج ارتباطًا وثيقًا بتطوير الذكاء الاصطناعي المتطور. نظرًا لأن سماعات الرأس والنظارات أصبحت أخف وزنًا، يجب أن تتم عملية معالجة البيانات المرئية مباشرة على الجهاز لتقليل التأخير. تتيح التطورات في يسمح تكميم النماذج للشبكات العصبية المعقدة المعقدة بالعمل بكفاءة على الأجهزة المحمولة. علاوة على ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء أصول افتراضية ديناميكية افتراضية ديناميكية أثناء التنقل، مما يدفعنا إلى الاقتراب من رؤية الحوسبة الحوسبة المكانية حيث حيث لا يمكن التمييز بين المادي والرقمي.
