Объединенная реальность

Объединенная реальность (MR) представляет собой продвинутую форму смешанной реальности, в которой реальные и виртуальные объекты смешиваются в единую интерактивную среду. В отличие от более ранних технологий, которые просто накладывают цифровую информацию на физический мир, MR позволяет цифровому контенту быть пространственно осведомленным и реагировать на реальную среду. Это означает, что виртуальные объекты могут быть закрыты реальными объектами, взаимодействовать с физическими поверхностями и управляться пользователями, как если бы они присутствовали физически. Эта плавная интеграция достигается за счет сложного экологического картирования, слияния датчиков и рендеринга в реальном времени, создавая действительно захватывающий и интерактивный опыт.

Объединенная реальность в сравнении со смежными концепциями

Важно отличать объединенную реальность от других связанных технологий в континууме реальность-виртуальность:

• Дополненная реальность (AR): AR обычно накладывает цифровую информацию, такую как текст, значки или простую графику, на живое изображение реального мира, часто через экран смартфона. Цифровые элементы обычно не взаимодействуют с физической средой.
• Виртуальная реальность (VR): VR создает полностью захватывающую, искусственную среду, которая заменяет реальное окружение пользователя. Пользователи полностью погружены в цифровой мир и не взаимодействуют со своим физическим пространством.
• Смешанная реальность (XR): Это общий термин, который охватывает AR, VR и MR. Хотя термин Merged Reality иногда используется взаимозаменяемо с MR, он конкретно относится к наиболее продвинутой части спектра, где цифровые и физические реальности глубоко переплетены и интерактивны.

Роль ИИ в объединенной реальности

Искусственный интеллект (ИИ), в частности компьютерное зрение (CV), является двигателем, который приводит в действие истинную объединенную реальность. Чтобы виртуальные объекты убедительно взаимодействовали с реальным миром, система должна сначала воспринимать и понимать свое физическое окружение. Именно здесь модели машинного обучения (ML) имеют решающее значение.

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют MR-устройствам, таким как Microsoft HoloLens 2, выполнять сложные задачи в режиме реального времени. Это включает в себя пространственное картирование, отслеживание рук и глаз, а также понимание сцены. Например, модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11, могут идентифицировать и определять местоположение реальных объектов, позволяя цифровому контенту взаимодействовать с ними. Аналогично, сегментация экземпляров помогает системе понять точную форму и границы объектов, обеспечивая реалистичную окклюзию, когда виртуальный мяч может закатиться за реальный стул. Этот уровень осведомленности об окружающей среде необходим для создания правдоподобных MR-впечатлений.

Применение в реальном мире

Объединенная реальность выходит из исследовательских лабораторий в практическое применение в различных отраслях, часто благодаря специализированному ИИ.

1. Интерактивная промышленная помощь: В ИИ в производстве техник может носить MR-гарнитуру для обслуживания сложного оборудования. Используя модели обнаружения объектов, обученные на пользовательских наборах данных, система идентифицирует конкретные детали и накладывает интерактивные 3D-диаграммы, пошаговые инструкции или диагностические данные непосредственно на оборудование. Это снижает количество ошибок и время ремонта. Это форма робототехники, которая расширяет возможности человека, а не заменяет его.
2. Продвинутая хирургическая навигация: В здравоохранении на основе ИИ MR преобразует хирургические процедуры. Хирург может наложить 3D-медицинские снимки пациента (например, КТ или МРТ) на его тело во время операции. Это обеспечивает живую интерактивную карту внутренних структур. Оценка позы может отслеживать положение хирургических инструментов относительно виртуальной анатомии, повышая точность и безопасность.

Ключевые технологии и будущие направления

В основе MR лежит сочетание аппаратного и программного обеспечения. Устройства требуют передовых датчиков, включая камеры глубины и IMU, обрабатываемых на мощном периферийном ИИ оборудовании для обеспечения низкой задержки вывода. Стек программного обеспечения в значительной степени зависит от фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow, для запуска моделей восприятия. Платформы, такие как Ultralytics HUB, могут упростить процесс создания необходимых пользовательских моделей машинного зрения.

Будущее смешанной реальности указывает на еще более тесную интеграцию в нашу повседневную жизнь, от совместной удаленной работы до захватывающих образовательных опытов. Достижения в области мультимодальных моделей, которые могут обрабатывать визуальные данные наряду с языком и другими входными данными, обеспечат более насыщенное взаимодействие. По мере роста вычислительной мощности и уменьшения размеров устройств грань между физическим и цифровым мирами будет продолжать стираться, делая смешанную реальность фундаментальной частью человеко-компьютерного интерфейса, как это представляется организациями, такими как Лаборатория смешанной реальности в Университете Южной Калифорнии. Разработка этой технологии также является ключевым шагом на пути к применению в автономных транспортных средствах и продвинутом взаимодействии человека и робота.