كيف استخدمت انفيديا الذكاء الاصطناعي في معالجة صورة مشوشة لصورة نقية! - عرب هاردوير

المصممين المحترفين يحتاجون إلى الوقت وفترة محددة لإنجاز مهامهم, لكن واقعنا يقول أن الوقت محدد بزمن معين وبتاريخ محدد لكي تسلم ذلك التصميم الذي قمت به على أكمل وجه سواء أكان التصميم لبناء,سيارة,منتج أو غيره فكلهم يتبعون نفس النظرية الخاصة بالوقت.

فكل المصممين والمصنعين وغيرهم من المبدعين عليهم أن يجربوا أشكال متعددة من الأفكار التي يقدمون عليها, وكل مرة يصيرون صورة ثم يفحصونها، يعدلونها ليتحققو منها ومن ثم يجربون شكلا آخر… وكلما كان عليهم التكرار في تصميم المنتج وتصييره كلما كانت النتائج النهائية أفضل بالطبع، لكن الوقت الزائد على المشروع الذي تقوم به يعني دفع المزيد من المال والمواعيد النهائية المقررة لك لكي تسلم تلك المشاريع لا تعطيك فرصتك. مع ذلك ماذا لو قلنا لك أن الذكاء الاصطناعي سيكون من العوامل التي ستساعد على إنتاج صورة تصميم أسرع دون وجود ما يعرف بتشوش الصورة؟

المدير التنفيذي ومؤسس انفيديا السيد جين-سون هوانغ كشف لنا في مؤتمر GTC 2017 -الذي قمنا بتغطيته البارحة على صفحة الفيسبوك وتويتر- كيف أن انفيديا تتقدم في عملية التصميم المتكررة لتقدم توقع دقيق للتصيرات النهائية للتصميم المتبع وذلك بتطبيق الذكاء الاصطناعي لتعقب الشعاع أو كما يعرف بـ Ray tracing والتي تعني تتبع الشعاع الضوئي. فهي تقنية تستخدم حسابات معقدة لكي تحاكي على نحو واقعي من كيفية تفاعل الضوء مع الأسطح في مساحة معينة.

Ray tracing أو تتبع الشعاع الضوئي هي عملية تولد صوراً واقعية للغاية لكنها مكثفة حوسبياً، ويمكن أن تترك كمية معينة من التشويش في الصورة نظراً لحاجتها للتصيير لفترة أطول. ولإزالة هذا التشويش في الصورة أثناء الحفاظ على تفاصيل البنية المصمة دون أي تغير سنحتاج إلى تقليل تشويش الصورة لحده الادنى.

ولفعل ذلك أخبرنا جين أننا أمام تطور مهم فخلال استخدام NVIDIA Iray عن طريق الذكاء الاصطناعي، أظهر لنا بوضوح وخلال عرض فيديو كيف أن انفيديا هي الأولى التي جعلت تقليل التشويش ذو الجودة العالية يعمل في الوقت الفعلي بجمع خوارزميات تنبؤ التعلم العميق مع بطاقات NVIDIA Quadro المستندة على معمارية باسكال. هذه العملية تعتبر مغيرة كلياً لقواعد اللعبة فهي توفر حلول نحو مجالات تصميم رسومية مكثفة في تفاصيلها مثل تصميم المنتج، التصنيع، المعمارية والهندسية وغيرها الكثير.

لربما تسأل كيف تعمل تلك العملية التي تترجم صورة مشوشة إلى صورة نقية وصافية؟ ببساطة ومن خلال تنبؤ الصور النهائية من نتائج منجزة جزئياً، فإن الذكاء الاصطناعي لـ Iray ينتج نماذج تصويرية دقيقة بدون الحاجة إلى الانتظار ليتم تصيير الصورة بشكل نهائي. بهذا الأمر سيكون بمقدور المصممين من إكمال الصور النهائية على نحو أسرع بأربع مرات. خلال الفيديو الذي تحدثنا عنه تم عرض زوج من سيارات Mercedes SLK 350s التي تمت محاكاتها، واحدة مصيرة بدون التعلم العميق تأخذ وقتاً لكي تحلل الصورة كلياً, وواحدة مع تعلم عميق تستطيع القيام بها على نحو أسرع. المرمزات التلقائية المستندة على التعلم العميق تعمل بسرعة على نحو مذهل, وفي خلال ثوان، يتم تصيير المشهد كاملاً، بما في ذلك انعكاس الأشجار، الغيوم وغيرها من الأغراض في المشهد الكامل للصورة.

وحتى تنجز انفيديا هذا الامر عمل مهندسوها وباحثوها على التوجه نحو فئة الشبكات العصبية المسماة Autoencoder, وهي تُستخدم لزيادة دقة الصورة، ضغط الفيديو والعديد من خوارزميات معالجة الصور الأخرى. ومع استخدام الحاسوب الخارق NVIDIA DGX-1 AI، قام فريق انفيديا بتدريب الشبكة العصبية لترجمة صورة مشوشة إلى صورة قياسية نظيفة.

وخلال أقل من 24 ساعة، تم تدريب الشبكة العصبية على استخدام 15 ألف صورة مقترنة مع كميات متنوعة من التشويش تصل إلى 3000 مشهد مختلف. وحالما تم تدريبها، أخذت الشبكة جزء من الثانية لتنظيف مستوى تشويش تقريباً في أي صورة, حتى تلك التي لم يتم تقديمها في مجموعة التدريب الأصلية! أخيراً تشير انفيديا إلى أن استخدام Iray مع الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بطاقة رسومية من معمارية باسكال أو ماهو أفضل.

ما رأيكم بهذا التطور الملفت والمساعد للمصممين؟ شاركونا الان