Анотация
Геометричното (3D) моделиране е широко използвано за създаване на цифрови модели на реални или въображаеми обекти. Този процес използва много различни подходи, като някои от тях са явни - B-Rep (мрежи от точки свързвани в многоъгълници за да създадат апроксимации на обектите, сплайнови криви и повърхности и др.), облаци от точки (PCL) и др. Някои от подходите използват неявно задаване на геометрията на моделите - F-Rep, Iso Surfaces и др. 3D моделирането с такива представяния има приложения в широк спектър от области, като видеоигри, филми, архитектура, инженерство, медицина и др.
Невронните мрежи са математически модели, вдъхновени от невронните мрежи в човешкия мозък. Те са способни да извличат сложни модели от данни, включително изображения и 3D модели. В контекста на геометричното моделиране на 3D обекти, невронните мрежи могат да бъдат използвани за: Генериране на 3D модели (обучени невронни мрежи могат да създават нови 3D форми, като се базират на някакви входни данни), Оптимизация на форми (невронните мрежи могат да помогнат за оптимизиране на формите на 3D обектите, например за по-ефективно използване на материали или за подобряване на структурата им. Тези приложения са важни за създаването на сложни и реалистични 3D модели.), Сегментация на обекти и др.
Използването на невронни мрежи за геометрично моделиране на 3D обекти представлява интересно поле, защото то може да свърже явните и неявните подходи в моделирането. Невронните мрежи са "черни кутии", което затруднява разбирането на тяхната вътрешна логика и влиянието им върху модела, но това дава и някои предимства. Предизвикателствата пред областта са много: Сложност на моделите (какви трябва да са характеристиките на невронната мреже в зависимост от комплесността на модела), Обучение и оптимизация (Обучаването на невронни мрежи изисква голям обем данни и време. Оптимизацията на архитектурата и хипер параметрите е също предизвикателство), Интерпретируемост, Обработка на 3D данни (3D обекти може да са представени като облаци от точки, воксели, съвкупности от многоъгълници и други явни или неявни описания. Преобразуването на тези данни в подходящ формат за невронните мрежи и обратно е предизвикателство.), и т.н. Важно поле на изследвания е и използването на генеративните невронни мрежи и други подобни подходи, за получаване на "нова геометрия", при фиксирани параметри (с помощта на подходящо обучение на невронните мрежи) или пренасяне на желани характеристики от едни 3D модели върху други.
Необходимо време
1-2 години.
