3D моделювання із використанням штучного інтелекту: виклики сучасності

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Економіко-технологічний інститут імені Роберта Ельворті

Кафедра ІТ

3D моделювання із використанням штучного інтелекту: виклики сучасності

Сурков К.Ю., к.т.н., доцент

Ізвалов О.В., к.т.н., доцент

Книшук А.В., викладач в.к.

Сорокун С.В., к.т.н., доцент

м. Кропивницький

Анотація

Метою дослідження є характеристика особливостей використання штучного інтелекту при 3D моделюванні. Визначено, що 3D моделювання полягає у створенні тривимірних цифрових представлень об'єктів або сцен в спеціалізованому програмному забезпеченні. Доведено, що такого роду процес є ключовим в багатьох галузях, таких як кіноіндустрія, відеоігри, архітектура, інженерія та виробництво, дозволяючи не лише візуалізувати ідеї в тривимірному просторі, але й аналізувати та тестувати їх у віртуальному середовищі. Доведено, що штучний інтелект відіграє революційну роль у 3D моделюванні, пропонуючи інструменти для автоматизації трудомістких процесів, оптимізації робочих потоків та підвищення точності та реалістичності моделей. Встановлено, що використання штучного інтелекту дозволяє швидко аналізувати великі обсяги даних, передбачати поведінку матеріалів та ефекти освітлення, а також генерувати складні текстури, що значно підвищує якість та знижує час на розробку моделей. Доведено, що суть штучного інтелекту в 3D-моделюванні полягає в його здатності обробляти величезні обсяги даних, вчитися на шаблонах та приймати обґрунтовані рішення, які можуть допомогти чи навіть внести інновації у процес моделювання. Визначено, що включення штучного інтелекту в процес 3D-моделювання знаменує собою значний прогрес у різних секторах, що призводить до як позитивних, так і негативних результатів.

Встановлено, що що роль штучного інтелекту у створенні індивідуальних і персоналізованих рішень заслуговує на особливу увагу. Він полегшує перетворення 2D-ескізів на SD-моделі, коригує існуючі моделі відповідно до нових специфікацій і навіть створює оригінальні моделі на основі конкретних даних користувача. Доведено, що оскільки системи штучного інтелекту навчаються на існуючих даних, існує ймовірність збереження упередженостей, що укорінилися в цих наборах даних, що вплине на різноманітність та інклюзивність результатів моделювання. Виокремлено основні технології штучного інтелекту в 3D моделюванні. Визначено ключові виклики в системі 3D моделювання внаслідок появи й розвитку штучного інтелекту.

Ключові слова: штучний інтелект, 3D, 3D моделювання, моделі, виклики сучасності

Abstract

3D modeling with artificial intelligence: contemporary challenges

Surkov K.Yur., Izvalov O.V., Sorokun S.V., C. Tech. Sci., Ass. Professors; Knyshuk A.V., teacher of the highest category of the IT department, Economic and Technological Institute named after Robert Elworthy, Kropyvnytskyi

The purpose of the study is to characterize the features of using Artificial Intelligence in 3D modeling. It has been determined that 3D modeling involves creating three-dimensional digital representations of objects or scenes in specialized software. It is proven that such a process is key in many sectors, such as the film industry, video games, architecture, engineering, and manufacturing, allowing not only to visualize ideas in three-dimensional space but also to analyze and test them in a virtual environment. It has been proven that Artificial Intelligence plays a revolutionary role in 3D modeling, offering tools for automating labor-intensive processes, optimizing workflows, and increasing the accuracy and realism of models.

The use of Artificial Intelligence allows for the rapid analysis of large volumes of data, predicting the behavior of materials and lighting effects, as well as generating complex textures, which significantly improves the quality and reduces the time for developing models. It is proven that the essence of Artificial Intelligence in 3D modeling lies in its ability to process huge volumes of data, learn from patterns, and make informed decisions that can assist or even innovate in the modeling process.

It is identified that the inclusion of Artificial Intelligence in the 3D modeling process signifies significant progress in various sectors, leading to both positive and negative outcomes. The role of Artificial Intelligence in creating individualized and personalized solutions deserves special attention. It facilitates the transformation of 2D sketches into 3D models, adjusts existing models according to new specifications, and even creates original models based on specific user inputs. Since Artificial Intelligence systems learn from existing data, there is a potential for perpetuating biases that are embedded in these data sets, affecting the diversity and inclusivity of modeling outcomes.

The main Artificial Intelligence technologies in 3D modeling are highlighted. Key challenges in the 3D modeling system due to the emergence and development of Artificial Intelligence are identified.

Keywords: Artificial Intelligence, 3D, 3D modeling, models, contemporary challenges

Постановка проблеми

Інтеграція штучного інтелекту в SD-моделювання являє собою значну еволюцію в різних секторах, включаючи розваги, архітектуру, виробництво та охорону здоров'я, підкреслюючи його першорядну важливість і актуальність у сучасному технологічному середовищі, що швидко розвивається. Водночас, це надає професіоналам широкого спектру дисциплін розширені можливості для створення складних, докладних та реалістичних моделей, які значно перевершують традиційні методи з точки зору ефективності та здійсненності. Застосування штучного інтелекту у цій галузі як удосконалює творчий процес, а й забезпечує раніше недосяжний рівень точності і реалізму, цим революціонізуючи способи візуалізації, моделювання і моделювання фізичного світу. Сьогодні, штучний інтелект значно спрощує процес SD-моделювання, автоматизуючи трудомісткі завдання, що повторюються. Це дозволяє художникам, дизайнерам та інженерам приділяти більше часу стратегічним та винахідницьким аспектам своїх проектів. Завдяки аналізу великих наборів даних алгоритми штучного інтелекту можуть передбачати та відтворювати складні текстури, світлові ефекти та фізичну динаміку, суттєво зменшуючи ручне робоче навантаження, необхідне для рендерингу та моделювання автентичного середовища та матеріалів. Таким чином, ці алгоритми можуть вміло оптимізувати SD-моделі для різних додатків, наприклад, зменшувати кількість полігонів для рендерингу в реальному часі у відеоіграх та віртуальній реальності, тим самим усуваючи розрив між високоякісним візуальним контентом та практичними вимогами додатків.

Слід зазначити, що роль штучного інтелекту у створенні індивідуальних і персоналізованих рішень заслуговує на особливу увагу. Він полегшує перетворення 2D-ескізів на SD-моделі, коригує існуючі моделі відповідно до нових специфікацій і навіть створює оригінальні моделі на основі конкретних даних користувача. Така адаптованість як прискорює процес моделювання, а й дозволяє досягти рівня персоналізації, якого складно досягти з допомогою традиційних методів. Такі можливості є неоціненними у багатьох галузях, включаючи моду, дизайн інтер'єру та персоналізовану медицину, де налаштування та персоналізація користуються великим попитом. Більше того, штучний інтелект сприяє просуванню стійких методів моделювання та виробництва. Забезпечуючи точне моделювання матеріалів та виробничих процесів, воно допомагає мінімізувати відходи та оптимізувати використання ресурсів. Інструменти генеративного моделювання на основі штучного інтелекту можуть пропонувати конфігурації, в яких матеріали використовуються більш ефективно, зберігаючи або підвищуючи продуктивність, що відповідає головній меті екологічної стійкості.

В освітньому та дослідному контексті включення штучного інтелекту до програмного забезпечення для SD-моделювання трансформує педагогічний та дослідницький досвід. Він пропонує зворотний зв'язок у режимі реального часу, дозволяє перетворювати теоретичні ідеї на інтерактивні SD-моделі та моделювати реальні умови, забезпечуючи тим самим захоплююче та інтуїтивно зрозуміле середовище навчання. Відтак, це демократизує доступ до складних інструментів SD-моделювання, дозволяючи людям із будь-яким рівнем знань досліджувати складні концепції та інновації. Таким чином, важливість штучного інтелекту в SD-моделюванні виходить за рамки безпосереднього підвищення ефективності та творчості, впливаючи на ширші соціальні, екологічні та освітні сфери діяльності також.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Важливі аспекти 3D моделювання розкривалися в роботах таких вчених, як Н. Волкова, Т. Воронько- Невіднича, І. Гнатенко, Б. Дуб, Д. Дячков, Х. Жидецька, Н. Зачосова, М. Зось-Кіор, Г. Козаченко, О. Кравченко, В. Курепін, А. Маренич, Н. Мехеда, Є. Овчаренко, Ю. Поскрипко, В. Панченко, Є. Рудніченко, О. Сосновська, К. Фень, С. Халін, Л. Швайка, О. Яременко, А. Ярославський та інші. Однак низка теорій і концепцій в контексті застосування штучного інтелекту, досі залишаються не розкритими повною мірою, що й зумовило вибір даної тематики, її сучасну актуальність.

Метою статті є характеристика особливостей використання штучного інтелекту при 3D моделюванні.

Виклад основного матеріалу

моделювання штучний інтелект віртуальний архітектура інженерія

За своєю суттю 3D-моделювання є процес створення тривимірного представлення будь-якого об'єкта або поверхні за допомогою спеціалізованого програмного забезпечення. Він є основним елементом у різних галузях, таких як відеоігри, анімація, архітектура, промисловий дизайн та віртуальна реальність, забезпечуючи цифрову основу, якою можна маніпулювати та переглядати під будь-яким кутом [1-3]. Відтак, сутність 3D-моделювання полягає в його здатності подолати розрив між концептуальною візуалізацією та реальним витвором, дозволяючи дизайнерам та художникам досліджувати складні форми, конструкції та текстури у віртуальному просторі. Водночас, ця цифрова майстерність не тільки покращує візуальне подання ідей, а й відіграє вирішальну роль у плануванні та реалізації проектів у багатьох галузях. Значення 3D-моделювання виходить за межі простого створення; це захоплюючий інструмент для оповідання історій, засіб вирішення проблем та метод моделювання сценаріїв реального світу. Наприклад, в архітектурі 3D- моделі незамінні для візуалізації естетичних та функціональних аспектів будівель перед початком будівництва. В індустрії розваг вони пожвавлюють персонажів та навколишнє середовище, створюючи захоплюючі розповіді та захоплюючі враження для глядачів. Таким чином, 3D-моделювання - це не просто технічне створення цифрових моделей; мова також йде про передачу повідомлень, виклик емоцій та моделювання реальності, яка покращує людський досвід [4-5].

Переходячи до ролі штучного інтелекту в цій галузі, інтеграція штучного інтелекту в 3D-моделювання знаменує значну еволюцію в тому, як ці цифрові твори замислюються, розробляються і вдосконалюються. Штучний інтелект привносить новий вимір у 3D-моделювання, надаючи такі можливості, як автоматичне моделювання, прогнозне моделювання та інтелектуальна оптимізація [6-7]. Суть штучного інтелекту в 3D-моделюванні полягає в його здатності обробляти величезні обсяги даних, вчитися на шаблонах та приймати обґрунтовані рішення, які можуть допомогти чи навіть внести інновації у процес моделювання. Вплив штучного інтелекту на 3D-моделювання глибоко, він сприяє підвищенню ефективності робочих процесів та створенню більш складних та докладних моделей [8-10]. Автоматизуючи завдання, що повторюються, дизайнери можуть зосередитися на більш творчих аспектах своїх проектів, підвищуючи продуктивність і сприяючи інноваціям. Алгоритми штучного інтелекту також можуть з високою точністю моделювати фізичні закони та властивості матеріалів, що дозволяє створювати більш реалістичні та функціональні конструкції. Раніше такий рівень Серія «Економіка», Серія «Психологія», Серія «Педагогіка») складності моделювання був недосяжним або вимагав багато часу та досвіду для досягнення цього вручну. Більш того, штучний інтелект демократизував 3Б-моделювання, зробивши його більш доступним для нефахівців. Інструменти, засновані на штучному інтелекті, можуть перетворювати прості ескізи на докладні SD-моделі, знижувати вхідний бар'єр для моделювання та розробки та розширювати можливості ширшого кола людей втілити свої ідеї в життя. Відтак, такого роду доступність розширює коло тих, хто може брати участь у SD-моделюванні, відкриваючи нові можливості для творчості та інновацій у різних секторах. Однак інтеграція штучного інтелекту в 3D-моделювання не позбавлена проблем. Однією з основних проблем є потенційна втрата робочих місць через автоматизацію. Оскільки штучний інтелект бере на себе завдання, які традиційно виконують люди, існує ризик того, що певні навички та ролі можуть застаріти. Цей зсув вимагає переоцінки робочої сили та розвитку нових навичок для роботи разом чи контролю над технологіями штучного інтелекту. Ще однією проблемою є питання творчої автентичності та оригінальності. Хоча штучний інтелект може створювати моделі на основі заздалегідь визначених параметрів та наборів даних, існує стурбованість з приводу того, що цим витворам не вистачає унікальності, яку привносять дизайнери-люди. Потенціал моделей, створених штучним інтелектом, для гомогенізації творчості та зниження цінності людського мистецького самовираження є темою постійних дискусій.

Слід зазначити, що саме використання штучного інтелекту для 3D-моделювання порушує питання щодо конфіденційності та безпеки даних. Оскільки цим системам потрібен доступ до великих наборів даних для навчання та прогнозування, забезпечення конфіденційності та цілісності цих даних має першорядне значення. Ризик витоку даних або неправильного використання інформації створює серйозні проблеми для широкого впровадження штучного інтелекту у 3D-моделюванні (табл.1).

Таблиця 1

Основні технології штучного інтелекту в 3D моделюванні

Джерело: розроблено авторами

Таким чином, складність і непрозорість деяких систем штучного інтелекту може ускладнити користувачам розуміння того, як приймаються рішення, або прогнозування того, як ці системи будуть вести себе в певних умовах. Ця природа «чорної скриньки» штучного інтелекту може підірвати довіру та надійність інструментів, особливо в критично важливих додатках, де розуміння обґрунтування вибору дизайну має вирішальне значення. Для вирішення цих проблем поточні дослідження та розробки спрямовані на створення більш прозорих, справедливих та етичних систем штучного інтелекту. Це включає розробку алгоритмів, які можуть пояснити процеси прийняття рішень, забезпечення різноманітних і об'єктивних даних навчання, а також встановлення етичних принципів використання штучного інтелекту в 3Б-моделюванні (табл. 2).

Таблиця 2

Виклики в системі 3D моделювання внаслідок появи й розвитку штучного інтелекту

Джерело: розроблено авторами

На закінчення, хоч штучний інтелект значно вплинув і розширив область ЗБ-моделювання, він також приносить із собою низку проблем, які необхідно ретельно вирішувати. Вкрай важливо збалансувати переваги підвищення ефективності, креативності та доступності з потенційними недоліками у вигляді звільнення, втрати оригінальності, проблем конфіденційності, упередженості та непрозорості. У міру того, як ми орієнтуємося в цьому мінливому цифровому середовищі, метою має бути використання можливостей штучного інтелекту таким чином, щоб посилювати творчий потенціал та інновації людини, а не замінювати її.

Висновки

Підсумовуючи зазначимо, що включення штучного інтелекту в процес SD-моделювання знаменує собою значний прогрес у різних секторах, що призводить до як позитивних, так і негативних результатів. З іншого боку, штучний інтелект суттєво підвищує ефективність та точність створення 3D- моделей та маніпулювання ними. Він автоматизує рутинні та повторювані завдання, дозволяючи дизайнерам, художникам та інженерам приділяти більше часу інноваційним та стратегічним аспектам своєї роботи. Відтак, такого роду автоматизація уможливлює швидше створення складних та реалістичних моделей відповідно, скорочуючи шлях від концепції до прототипу та тим самим прискорюючи цикли розробки у таких галузях, як розваги, архітектура та виробництво. Крім того, алгоритми, засновані на штучному інтелекті, можуть з разючою точністю моделювати явища реального світу, такі як фізика, освітлення та матеріали, внаслідок чого віртуальні середовища стають більш реалістичними та відповідають реальності. Крім того, штучний інтелект демократизує процес 3Б-моделювання, роблячи складні можливості моделювання доступними для ширшої аудиторії. Полегшуючи складні завдання, він дає можливість людям з обмеженими технічними знаннями реалізувати свої творчі задуми. Штучний інтелект може перетворювати попередні ескізи на складні 3D-моделі, усувати прогалини у знаннях за допомогою інтелектуальних засобів моделювання та пропонувати прогнозуючі коригування для підвищення якості моделі. Ця збільшена доступність стимулює інновації та творчість, розширюючи участь у 3D-моделюванні та потенційно призводячи до новаторських розробок у багатьох галузях.

Зауважимо, що інтеграція штучного інтелекту в 3D-моделювання викликає побоювання з приводу скорочення робочих місць, оскільки завдання, що традиційно виконуються людьми-професіоналами, автоматизуються. Хоча штучний інтелект підвищує операційну ефективність, він також викликає побоювання щодо зниження цінності людських навичок та знань, особливо на посадах, пов'язаних із завданнями ручного моделювання. У міру розвитку штучного інтелекту перед галузями стоїть завдання знайти баланс між використанням штучного інтелекту для підвищення продуктивності за збереження цінних людських робочих місць та досвіду. Більше того, використання штучного інтелекту для 3D-моделювання може призвести до гомогенізації дизайну та потенційно обмежити творчий потенціал. Хоча алгоритми штучного інтелекту генерують моделі на основі великих наборів даних та встановлених параметрів, існує ризик того, що їх результатам може не вистачати тієї відмінної винахідницької переваги, яку вносять дизайнери- люди. Цей сценарій може призвести до створення ландшафту дизайну, що характеризується технічною майстерністю, але не має різноманітності та творчого вираження. Більш того, оскільки системи штучного інтелекту навчаються на існуючих даних, існує ймовірність збереження упередженостей, що укорінилися в цих наборах даних, що вплине на різноманітність та інклюзивність результатів моделювання. Використання сильних сторін штучного інтелекту при одночасній оцінці незамінного внеску людської творчості та проникливості залишається серйозною проблемою у розвитку 3Б-моделювання.

Література

1. Nasrallah, H.S., Stepanyan, I.V., Nassrullah, K.S., Florez,AL-Khafaji, Zidoun, A.M., Sekhar, R., Shah, P., Parihar, S. Elevating mobile robotics: Pioneering applications of artificial intelligence and machine learning. Revue d'Intelligence Artificielle, Vol. 38, No. 1, 2024, pp. 351-363.

2. Guo, L., Cheng, K., Jia, L. Design and research of robot image perception system based on artificial intelligence. In Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2023, 2493(1): 012014.

3. Kryshtanovych, M., Petrovskyi, P., Khomyshyn, I., Bezena, I., Serdechna, I. Peculiarities of implementing governance in the system of social security. Business, Management and Economics Engineering, 18(1), 2020: 142-156.

4. Cebollada, S., Paya, L., Flores, M., Peidro, A., Reinoso, O. A state-of-the-art review on mobile robotics tasks using artificial intelligence and visual data. Expert Systems with Applications, 2021, 167: 114195.

5. Gil-Garcia, J.R., Dawes, S.S., Pardo, T.A. Digital government and public management research: finding the crossroads. Public Management Review, 20(5), 2018: 633-646.

6. Devi, M.S., Lakshmi, B.S., MadhuLatha, M. Role of artificial intelligence in future. Science, Technology and Development, 2021, 2: 1074-1082.

7. Dewi, Yu., Dwiatmadja, Chr., Suharti, L. A qualitative study on learning organization as an essential action lowering skill mismatch effects. Business: Theory and Practice, 20, 2019, 50-60.

8. Goel, A., Goel, A.K., Kumar, A. The role of artificial neural network and machine learning in utilizing spatial information. Spatial Information Research, 2023, 31(3): 275-285.

9. Aminzadeh, F., Temizel, C., Hajizadeh, Y. Artificial neural networks. In Artificial Intelligence and Data Analytics for Energy Exploration and Production. Wiley, 2022. pp. 39-84

10. Kryshtanovych, M., Panfilova, T., Khomenko, A., Dziubenko, O., & Lukashuk, L. Optimization of state regulation in the field of safety and security of business: a local approach. Business: Theory and Practice, 24(2), 2023, 613-621.

References

1. Nasrallah, H.S., Stepanyan, I.V., Nassrullah, K.S., Florez, N.J.M., AL-Khafaji, I.M.A., Zidoun, A.M., Sekhar, R., Shah, P., Parihar, S. (2024). Elevating mobile robotics: Pioneering applications of artificial intelligence and machine learning. Revue d'Intelligence Artificielle, Vol. 38, No. 1, pp. 351-363 [in English]

2. Guo, L., Cheng, K., Jia, L. (2023). Design and research of robot image perception system based on artificial intelligence. In Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2493(1): 012014. [in English]

3. Kryshtanovych, M., Petrovskyi, P., Khomyshyn, I., Bezena, I., Serdechna, I. (2020). Peculiarities of implementing governance in the system of social security. Business, Management and Economics Engineering, 18(1): 142-156. [in English]

4. Cebollada, S., Paya, L., Flores, M., Peidro, A., Reinoso, O. (2021). A state-of-the-art review on mobile robotics tasks using artificial intelligence and visual data. Expert Systems with Applications, 167: 114195. [in English]

5. Gil-Garcia, J.R., Dawes, S.S., Pardo, T.A. (2018). Digital government and public management research: finding the crossroads. Public Management Review, 20(5): 633-646. [in English]

6. Devi, M.S., Lakshmi, B.S., MadhuLatha, M. (2021). Role of artificial intelligence in future. Science, Technology and Development, 2: 1074-1082. [in English]

7. Dewi, Yu., Dwiatmadja, Chr., Suharti, L. (2019). A qualitative study on learning organization as an essential action lowering skill mismatch effects. Business: Theory and Practice, 20, 50-60. [in English]

8. Goel, A., Goel, A.K., Kumar, A. (2023). The role of artificial neural network and machine learning in utilizing spatial information. Spatial Information Research, 31(3): 275-285. [in English]

9. Aminzadeh, F., Temizel, C., Hajizadeh, Y. (2022). Artificial neural networks. In Artificial Intelligence and Data Analytics for Energy Exploration and Production. Wiley, pp. 39-84 [in English] 10. Kryshtanovych, M., Panfilova, T., Khomenko, A., Dziubenko, O., & Lukashuk, L. (2023). Optimization of state regulation in the field of safety and security of business: a local approach. Business: Theory and Practice, 24(2), 613-621. [in English]

Размещено на Allbest.Ru