I. Tổng Quan Về Bài Toán Xây Dựng Cấu Trúc 3D Tự Động
Mô phỏng và mô hình hóa ngày càng được quan tâm do ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Ví dụ, trong sinh học, có thể mô phỏng tương tác tế bào, chuỗi ADN hoặc quá trình lây nhiễm virus. Các công nghệ này cũng cho phép thực hành nhiều tình huống cho đến khi có thể xử lý tình huống đó trong thực tế. Trong số lượng lớn các mô phỏng, mô phỏng con người là một trong những lĩnh vực có số lượng ứng dụng lớn nhất trong cuộc sống thực. Các ứng dụng điển hình là giải trí, hệ thống tương tác, giáo dục, thương mại điện tử, sức khỏe,... Mô hình hóa con người là một nhiệm vụ rất khó khăn, vì sự phức tạp của hành vi con người. Tương tự, robot hoặc các tác nhân có thể học cách lập kế hoạch di chuyển của chúng. Luận án này tập trung vào tổng hợp cử chỉ với phương pháp học máy. Cụ thể, sử dụng học tăng cường để một tác nhân học cách điều khiển tay để nâng một vật thể.
1.1. Ứng Dụng Rộng Rãi Của Mô Hình 3D Trong Thực Tế
Mô hình 3D không chỉ giới hạn trong giải trí mà còn được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong y học, mô hình 3D giúp bác sĩ lập kế hoạch phẫu thuật phức tạp. Trong kiến trúc, nó cho phép các nhà thiết kế hình dung và trình bày các tòa nhà trước khi chúng được xây dựng. Trong sản xuất, mô hình 3D được sử dụng để thiết kế và thử nghiệm các sản phẩm mới. Sự linh hoạt và khả năng trực quan hóa cao làm cho mô hình 3D trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp. Theo một nghiên cứu gần đây, thị trường mô hình 3D dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm tới.
1.2. Thách Thức Trong Mô Hình Hóa 3D Hành Vi Con Người
Mô hình hóa hành vi con người là một thách thức lớn do sự phức tạp và đa dạng của các hành động. Các yếu tố như cảm xúc, ngữ cảnh và mục tiêu đều ảnh hưởng đến cách con người tương tác với môi trường xung quanh. Việc tái tạo chính xác những yếu tố này trong một mô hình 3D đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm thị giác máy tính, học máy và đồ họa máy tính. Hơn nữa, việc thu thập dữ liệu về hành vi con người cũng là một vấn đề khó khăn, vì nó thường đòi hỏi các thiết bị và phương pháp phức tạp. Do đó, việc phát triển các mô hình 3D hành vi con người vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
II. Vấn Đề Tái Tạo 3D Từ Ảnh Và Video Trong Học Máy
Một vấn đề khó khăn là tác nhân chỉ biết một phần của môi trường, vì vậy không thể đảm bảo thông tin nhận được là tốt hay không. Vấn đề này dẫn đến sự đánh đổi giữa thăm dò và khai thác. Để giải quyết vấn đề này, cũng phát triển một thuật toán thăm dò dựa trên học có giám sát. Chương này đại diện cho nền tảng của vấn đề tổng hợp và học tăng cường; nó cũng trình bày chi tiết về vấn đề đánh đổi thăm dò và khai thác. Vấn đề và chiến lược đề xuất để khám phá môi trường được mô tả chi tiết trong Chương 2.
2.1. Khó Khăn Trong Việc Ước Tính Độ Sâu Từ Ảnh 2D
Việc ước tính độ sâu từ ảnh 2D là một bài toán khó vì thông tin về chiều sâu bị mất trong quá trình chiếu ảnh. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào các đặc điểm hình học và kết cấu của đối tượng để suy ra độ sâu, nhưng chúng có thể không hiệu quả trong các trường hợp phức tạp hoặc khi thiếu thông tin. Các phương pháp học sâu đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc giải quyết bài toán này, nhưng chúng đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng và góc nhìn. Do đó, việc phát triển các phương pháp ước tính độ sâu mạnh mẽ và chính xác vẫn là một thách thức quan trọng.
2.2. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Xây Dựng Cấu Trúc Từ Video
Các phương pháp xây dựng cấu trúc từ video thường gặp phải các vấn đề như độ trễ, nhiễu và sự thay đổi ánh sáng. Việc xử lý các video có độ phân giải cao cũng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn. Hơn nữa, việc đảm bảo tính nhất quán và chính xác của cấu trúc 3D được tái tạo từ nhiều khung hình video là một thách thức không nhỏ. Các phương pháp học sâu có thể giúp cải thiện độ chính xác và độ mạnh mẽ của quá trình tái tạo, nhưng chúng cũng đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như chuyển động của máy ảnh và sự thay đổi của đối tượng.
III. Phương Pháp Học Sâu 3D Để Mô Hình Hóa 3D Tự Động
Chương 3 hiển thị kết quả sau khi triển khai vấn đề, so sánh giữa hai phương pháp và minh họa cho nó. Chương này chứa hai phần, phần đầu tiên trình bày một số kỹ thuật để tổng hợp cử chỉ của con người ảo, và phần thứ hai trình bày mô hình của vấn đề RL và minh họa sự đánh đổi thăm dò và khai thác trong quá trình học tập. Tổng hợp cử chỉ là một vấn đề có thể áp dụng rộng rãi. Rất nhiều thuật toán đề xuất để làm việc với nó [37, 38…]. Một số phương pháp điển hình đã được đề xuất như các phương pháp động học ngược [37, 44], sử dụng dữ liệu chụp chuyển động [38, 41], xem xét một khung phân cấp [39, 42]
3.1. Sử Dụng Mạng Nơ ron Tích Chập 3D Cho Phân Tích Cảnh 3D
Mạng nơ-ron tích chập 3D (3D CNN) là một công cụ mạnh mẽ để phân tích cảnh 3D. Chúng có khả năng học các đặc trưng không gian từ dữ liệu 3D, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng 3D, phân loại đối tượng 3D và phân đoạn ngữ nghĩa 3D một cách hiệu quả. Tuy nhiên, việc huấn luyện mạng nơ-ron tích chập 3D đòi hỏi lượng lớn dữ liệu 3D và tài nguyên tính toán đáng kể. Do đó, việc phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập 3D hiệu quả và các phương pháp huấn luyện tối ưu vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng.
3.2. Ứng Dụng Mạng Nơ ron Đồ Thị Trong Biểu Diễn 3D
Mạng nơ-ron đồ thị (GNN) là một loại mạng nơ-ron có khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc đồ thị, chẳng hạn như điểm đám mây và lưới đa giác. Chúng có thể được sử dụng để biểu diễn 3D và thực hiện các nhiệm vụ như phân loại đối tượng 3D, phân đoạn ngữ nghĩa 3D và tạo sinh 3D. Mạng nơ-ron đồ thị có ưu điểm là có thể xử lý dữ liệu 3D không có cấu trúc và có khả năng học các mối quan hệ giữa các điểm hoặc các mặt trong mô hình 3D. Tuy nhiên, việc thiết kế và huấn luyện mạng nơ-ron đồ thị cho dữ liệu 3D có thể là một thách thức.
IV. Ứng Dụng Giải Thuật SLAM Trong Robotics 3D Và AR VR
Dữ liệu chụp chuyển động là một lớp thuật toán hiệu quả. Thứ tự điển hình của phương pháp này như sau: đầu tiên, dữ liệu được thu thập; dữ liệu này sẽ được chú thích thủ công để xây dựng cơ sở dữ liệu. Sau đó, sử dụng một số kỹ thuật biến dạng, ví dụ: EFFD, NFFD [40], v.v. Các kỹ thuật khác có thể được sử dụng để làm mịn mô hình. Cuối cùng, cử chỉ sẽ được kết hợp từ các mô hình đơn vị này. Kết quả của phương pháp này khá tốt; tuy nhiên, nó phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chuyển động có thể được thu thập. Ngoài ra, một vài hệ thống có thể tạo ra các kiểu hành động khác nhau.
4.1. Tích Hợp SLAM Với Học Tăng Cường 3D Cho Robot Tự Hành
Giải thuật SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot xây dựng bản đồ môi trường xung quanh đồng thời định vị chính xác vị trí của nó trong bản đồ đó. Việc tích hợp SLAM với học tăng cường 3D cho phép robot học cách điều hướng và tương tác với môi trường một cách tự động. Robot có thể sử dụng SLAM để xây dựng bản đồ môi trường và sau đó sử dụng học tăng cường để học cách di chuyển và thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường đó. Sự kết hợp này có tiềm năng lớn trong việc phát triển các robot tự hành có khả năng hoạt động trong các môi trường phức tạp và không quen thuộc.
4.2. Sử Dụng SLAM Để Tạo Ra Trải Nghiệm AR VR Chân Thực
SLAM cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm AR/VR chân thực. Nó cho phép các thiết bị AR/VR theo dõi chính xác vị trí và hướng của người dùng trong không gian thực, cho phép chúng hiển thị các đối tượng ảo một cách chính xác và ổn định. SLAM cũng có thể được sử dụng để xây dựng bản đồ 3D của môi trường xung quanh người dùng, cho phép họ tương tác với các đối tượng ảo một cách tự nhiên và trực quan. Sự phát triển của SLAM đã mở ra nhiều khả năng mới cho các ứng dụng AR/VR trong các lĩnh vực như giải trí, giáo dục và đào tạo.
V. Học Chuyển Giao 3D Tối Ưu Hóa Hiệu Quả Học Máy 3D
Một cách tiếp cận khác sử dụng một khung cho mỗi phần của con người để kiểm soát chuyển động. Một số thuật toán trong cách tiếp cận này như pha trộn đỉnh, pha trộn xương [39], biến dạng bảo toàn thể tích [43]… Ưu điểm chính của cách tiếp cận này là khả năng đại diện cho phạm vi hành động rộng trong một hệ thống mà không cần quá nhiều dữ liệu. Trong dự án này, dựa trên cấu trúc phân cấp để kiểm soát mô hình, vì vậy sẽ kiểm tra một thuật toán để nắm bắt ý tưởng tiếp cận. Trong các thuật toán pha trộn xương, các tác giả xây dựng khung xương của các khớp và xương và da là một tập hợp các tam giác, mỗi tam giác được gắn vào xương hoặc khớp.
5.1. Áp Dụng Học Chuyển Giao 3D Từ Dữ Liệu Mô Phỏng Sang Dữ Liệu Thực Tế
Học chuyển giao 3D cho phép chuyển kiến thức đã học được từ một miền (ví dụ: dữ liệu mô phỏng) sang một miền khác (ví dụ: dữ liệu thực tế). Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu thực tế khan hiếm hoặc đắt đỏ để thu thập. Bằng cách huấn luyện một mô hình 3D trên dữ liệu mô phỏng và sau đó chuyển kiến thức đã học được sang dữ liệu thực tế, có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí huấn luyện. Tuy nhiên, việc áp dụng học chuyển giao 3D đòi hỏi sự cẩn trọng để đảm bảo rằng các đặc trưng và mối quan hệ quan trọng được bảo tồn trong quá trình chuyển giao.
5.2. Sử Dụng Học Chuyển Giao 3D Để Tăng Cường Độ Chính Xác Của Nhận Dạng Đối Tượng 3D
Học chuyển giao 3D cũng có thể được sử dụng để tăng cường độ chính xác của nhận dạng đối tượng 3D. Bằng cách huấn luyện một mô hình 3D trên một tập dữ liệu lớn và đa dạng và sau đó chuyển kiến thức đã học được sang một tập dữ liệu nhỏ hơn và cụ thể hơn, có thể cải thiện khả năng của mô hình trong việc nhận dạng các đối tượng 3D trong các tình huống khó khăn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như robotics 3D và thị giác máy tính 3D, nơi độ chính xác cao là rất quan trọng.
VI. Kết Luận Và Tiềm Năng Phát Triển Của Học Máy 3D
Nhiều phương pháp khác trong cách tiếp cận này có thể thêm trọng số cho mỗi khớp để quản lý ảnh hưởng của xương lên một đỉnh trên lưới da hoặc chia bộ xương thành các phần nhỏ; sự thay đổi sẽ được kiểm soát trong các phần này trước khi kết hợp với những người khác. Nói chung, cách tiếp cận này dễ dàng hơn cách tiếp cận dữ liệu chuyển động để triển khai ở quy mô nhỏ. Cách tiếp cận này cũng có thể tạo ra hành động với chất lượng rất cao, tuy nhiên, chất lượng cao đòi hỏi một tính toán khổng lồ mà không thể triển khai trên hệ thống máy tính bình thường [47]. Vì sự phức tạp của việc tổng hợp cử chỉ, chỉ sử dụng một phương pháp đơn giản của cách tiếp cận thứ hai; hình dạng của khung được kiểm soát bởi quá trình học tăng cường.
6.1. Tiềm Năng Ứng Dụng Của Học Máy 3D Trong Công Nghiệp 4.0
Học máy 3D có tiềm năng ứng dụng to lớn trong Công nghiệp 4.0. Nó có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm chi phí. Ví dụ, học máy 3D có thể được sử dụng để kiểm tra các bộ phận sản xuất, phát hiện các lỗi và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn. Nó cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa thiết kế sản phẩm và tạo ra các sản phẩm tùy chỉnh. Sự phát triển của học máy 3D đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp trong Công nghiệp 4.0.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Tối Ưu Hóa 3D Trong Trí Tuệ Nhân Tạo
Hướng nghiên cứu tương lai về tối ưu hóa 3D trong trí tuệ nhân tạo bao gồm việc phát triển các thuật toán hiệu quả hơn, các kiến trúc mô hình 3D mạnh mẽ hơn và các phương pháp huấn luyện tối ưu hơn. Các nhà nghiên cứu cũng đang khám phá các phương pháp mới để tích hợp học máy 3D với các lĩnh vực khác của trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robotics. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và tương tác với thế giới 3D một cách tự nhiên và trực quan.
