Nvidia AI может отображать полную городскую среду в Unreal Engine 4
За последние годы интерес к искусственным нейронным сетям резко возрос, так как компании, такие как Google и Facebook, вложили значительные средства в машины, которые могут мыслить как люди. Сегодня ИИ может распознавать объекты на фотографиях или создавать реалистичную компьютерную речь, но Nvidia успешно построила нейронную сеть, которая может создать целый виртуальный мир с помощью игрового движка. Исследователи предполагают, что этот «гибридный» подход может однажды сделать ИИ-сгенерированные игры реальностью.
Система, построенная инженерами Nvidia, использует многие из тех же частей, что и другие эксперименты с ИИ, но они устроены несколько иначе. Целью проекта было создание простого симулятора вождения, но без использования каких-либо людей для разработки среды.
Как и все нейронные сети, системе нужны учебные данные. К счастью, работа над самоходными автомобилями обеспечила множество тренировочных кадров транспортного средства, движущегося по улицам города. Команда использовала сеть сегментирования для распознавания различных категорий объектов, таких как деревья, автомобили, небо, здания и т. Д. Сегментированные данные - это то, что Nvidia подала в свою модель, которая использовала генеративную состязательную сеть для повышения точности конечного результата. По сути, одна сеть создавала визуализированные сцены, а вторая сеть пропускала или отказывала их. Со временем сеть настроена только для создания правдоподобных данных.
Nvidia подключила свой ИИ к Unreal Engine 4, который поддерживает такие игры, как PUBG, Fortnite и Octopath Traveler, и многое другое. Однако команда не предоставила полную среду в UE4. Скорее, ИИ получил только базовую топологию городской среды. ИИ заполнил мир зданиями, дорогами, транспортными средствами и текстурами, основанными на том, что он узнал из данных обучения.
Полученные кадры выглядят практически реальными, и Nvidia даже не нуждалась в каких-либо массивных серверных фермах для запуска ИИ, создающего этот виртуальный мир. Для этого требовался только один графический процессор, хотя, по общему признанию, это была чудовищно мощная графическая карта - 3000 Titan V. AI создала 25 кадров в секунду, чего достаточно, чтобы сделать имитацию гладкой и воспроизводимой. Тем не менее, ИИ изменит цвета и текстуры в каждом кадре, потому что нет ничего странного в этом отношении для машины без какой-либо памяти; каждый кадр - это новое событие без подключения к предыдущему. Чтобы исправить это, инженеры Nvidia создали рудиментарную краткосрочную память для ИИ, чтобы помочь ей оставаться последовательной.
Хотя эта технология увлекательна, дизайнеры предупреждают, что может быть несколько десятилетий до того, как игры на самом деле используют миры, созданные AI. Они сравнивают этот проект с трассировкой лучей для создания более реалистичного освещения. Есть демонстрационные трассировки, которые возвращаются на многие годы, но Nvidia только запустила графические процессоры с поддержкой трассировки лучей несколько недель назад.
Читать далее
Обзор MSI Nvidia RTX 3070 Gaming X Trio: производительность 2080 Ti, цены на Pascal
Новый RTX 3070 от Nvidia - потрясающий графический процессор по хорошей цене, и MSI RTX 3070 Gaming X Trio хорошо это демонстрирует.
Nvidia будет имитировать память AMD Smart Access на Ampere: отчет
Память AMD Smart Access еще даже не отправлена, но Nvidia утверждает, что может дублировать эту функцию.
Nvidia представляет графический процессор Ampere A100 80 ГБ с пропускной способностью памяти 2 ТБ / с
На этой неделе Nvidia анонсировала графический процессор Ampere A100 объемом 80 ГБ для разработчиков программного обеспечения AI, которым действительно нужно немного места, чтобы размять ноги.
Nvidia и Google будут поддерживать облачные игры на iPhone через веб-приложения
И Nvidia, и Google объявили о поддержке iOS для своих облачных игровых платформ через прогрессивные веб-приложения. Apple не может это заблокировать.