Gerçeklik yakalama, ortamların son derece doğru, detaylı ve etkileyici dijital temsillerini oluşturur. Şantiye taraması ve hızlandırılmış veri işleme alanındaki yenilikler ile nöral ışın alanları (NeRF’ler) ve Gauss saçılımı gibi gelişen teknolojiler, gerçeklik yakalamanın kabiliyetlerini önemli ölçüde artırmaktadır. Bu teknolojiler, fiziksel dünya ile etkileşimlerimizi ve analizlerimizi devrim niteliğinde değiştirmektedir.
Gerçeklik yakalama süreci, ilk adım olarak detaylı 3D modeller oluşturan Lidar ve fotogrametri gibi yöntemlerle şantiye taramasını içerirken, NVIDIA RTX GPU’ların gücü, daha hızlı ve verimli veri işleme sağlar. NeRF’ler, fotorealistik 3D sahneler üretebilme yeteneği ile öne çıkarken, Gauss saçılımı, akıcı ve verimli bir görselleştirme yaklaşımı sunar. Ayrıca, Yapay Zeka (AI), nesne tespiti, segmentasyon ve sınıflandırma için gelişmiş algoritmalar sağlar, böylece bu araçları daha derinlemesine analiz eder.
Bu yazıda, NVIDIA’nın AI’yi gerçeklik yakalamayla bütünleştirerek güçlü GPU’lar, yazılım çözümleri ve ileri düzey araştırmalarla bu teknolojik ilerlemelere nasıl liderlik ettiğini inceleyeceğiz.
Gerçeklik Yakalamaya Giriş
Gerçeklik yakalama süreci, fiziksel bir çevreyi taramak veya fotoğraflamakla başlar. Ardından, bu görüntüler fotogrametri veya Lidar ile işlenir ve sonuç olarak bir nokta bulutu oluşturulur; bu yoğun veri noktaları, 3D yüzey konumlarını tam olarak temsil eder. Nokta bulutları genellikle 3D modellere dönüştürülerek fiziksel alanın detaylı bir sanal temsilini sunar.
Fotogrametri
Fotogrametri, fotoğrafik görüntülerden fiziksel nesneler hakkında detaylı uzamsal bilgiler çıkaran bir tekniktir. Birden fazla açıdan alınan görüntülerin analiz edilmesiyle nokta bulutları oluşturulmakta ve bu bulutlar, sonrasında detaylı 3D modellere dönüştürülmektedir. Bu yöntem, temel fotoğraf ekipmanları gerektirdiğinden, erişilebilir ve maliyet açısından avantajlıdır. Ancak, fotogrametrinin doğruluğu, çekilen görüntülerin kalitesine ve miktarına bağlıdır ve yansıtıcı veya şeffaf yüzeylerde zorluk yaşayabilir.
Lidar
Lidar (ışık tespiti ve aralık belirleme) teknolojisi, lazer pulsları kullanarak mesafeleri ölçer ve yüzeylerden geri dönen ışık dalgalarının süresini hesaplayarak ortamların doğru 3D modellerini oluşturarak detaylı uzamsal veriler elde etmeye olanak tanır. Düşük ışık veya karanlık gibi zorlu aydınlatma koşullarında bile yüksek doğruluk sunar ve çeşitli malzemelerin haritasını çıkarmada etkilidir.
Lidar, fotogrametriye göre genellikle daha pahalıdır; çünkü özel donanım gerektirir ve su veya cam gibi çok yansıtıcı yüzeylerde zorluk yaşayarak veri çarpıtmalarına neden olabilir. Ayrıca, Lidar geometrik doğrulukta mükemmel olsa da, fotogrametriye göre daha az doku bilgisini kaydeder; bu durum, fotorealistik detay gerektiren uygulamalarda etkinliğini sınırlayabilir.
Nokta Bulutları ve 3D Ağlar
Nokta bulutları ve 3D ağlar, Lidar veya fotogrametriden gelen ham veriyi kesin ve detaylı sanal modellere dönüştürmek için kritik öneme sahiptir. Nokta bulutları, 3D yüzey konumlarının yoğun nokta kümelerini içerirken, genellikle sürekli ve dokulu yüzeyler oluşturan 3D ağlara dönüştürülür. Bu işlemde CUDA, NVIDIA RTX ve NVIDIA Omniverse platformu önemli katkılar sunmaktadır. CUDA, büyük veri setlerini işlemek için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırırken, RTX gerçek zamanlı ışın izleme görselleştirmeleri sağlamakta, Omniverse ise 3D ağların gerçek zamanlı olarak düzenlenmesi ve görselleştirilmesi için güçlü bir platform sunar.
Doğru Gerçeklik Yakalama Teknolojisini Seçmek
Doğru gerçeklik yakalama teknolojisini seçmek, projenizin spesifik ihtiyaçlarına bağlıdır. Yüksek çözünürlüklü ve detaylı uzamsal veriler için Lidar, büyük ölçekli anketler, karmaşık alanlar ve doğruluğun kritik olduğu çevrelerde ideal bir tercihtir. Lidar veri işleme ve analizi için Autodesk ReCap ve Bentley iTwin Capture gibi yazılımlar yaygın olarak kullanılmaktadır.
Öte yandan, fotogrametri detaylı renk verileri yakalamada başarılıdır ve mimari belgeler ile kültürel miras korumasında özellikle faydalıdır. Yüksek çözünürlüklü kameralarla donatılmış dronlar, fotogrametrinin kapsamını ve doğruluğunu artırarak, zorlu açılardan ve erişimi zor alanlardan görüntüler elde etmemizi sağlar. Esri Site Scan for ArcGIS ve Pix4D gibi araçlar, dronlarla elde edilen görüntüleri detaylı 3D modellere dönüştürmek için güçlü çözümler sunmaktadır.
İşlemeyi Hızlandırmak İçin CUDA ve NVIDIA RTX Kullanma
Gerçeklik yakalama ile genellikle büyük veri setlerini yönetmek için, CUDA Lidar nokta bulutları ve fotogrametrik verilerin işlenmesini hızlandırarak, paralel işlemeyi kullanır. Bu, veri dönüşümü, görselleştirme ve analiz için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. Bu özellik, yüksek çözünürlüklü tarama ve 3D yeniden yapılandırma projeleri için değerlidir.
RTX teknolojisi, görselleştirme sürecini geliştirmek için ışın izleme dahil eder. Bu sayede, taranan ortamların fotorealistik aydınlatma, gölgeler ve yansımalar oluşturmasını sağlar. Bu da, Lidar ve fotogrametri iş akışlarında RTX destekli görselleştirme sunan Omniverse ve Unreal Engine gibi araçlarla kritik bir öneme sahiptir.
NeRF’ler ve Gaussian Saçılımı
NeRF’ler, makine öğrenimi kullanarak geleneksel fotogrametriye göre çok daha az sayıda 2D görüntüden son derece detaylı ve gerçekçi görseller üreterek 3D sahne sentezini dönüştürmektedir. NeRF’ler, seyrek veri noktaları arasında ara değerler oluşturabilir ve önceden yakalanmamış açılardan bile akıcı, fotorealistik sahneler oluşturabilir.
Fewer images ile üst düzey görsel sadakat sunma yeteneği, NeRF’lerin mimari görselleştirmeleri ve sanal gerçeklik ortamları gibi uygulamalar için ideal olmasını sağlar. NeRF Studio gibi araçlar, geliştiricilerin daha karmaşık uygulamalar ve daha zengin etkileşim deneyimleri oluşturmasını sağlayan anlamlı yerleşimler eklemelerine olanak tanır.
Ancak, NeRF’lerin etkin bir şekilde çalışabilmesi için önemli hesaplama kaynaklarına ve yüksek kaliteli görüntülere ihtiyaç duyduğu göz önüne alındığında, gerçek zamanlı işleme veya dinamik ortamlar için pratikliklerini sınırlayabilir. NVIDIA, büyük ölçekli modeller için NVIDIA NeRF-XL ve hızlı işleme için NVIDIA Instant-NeRF ile NeRF teknolojisini ileri bir seviyeye taşımaktadır.
Gauss saçılımı, 3D yüzeylerin veya hacimlerin gerçek zamanlı render edilmesi için oldukça verimli bir tekniktir. 2.5D alanda küçük, üst üste binen Gauss fonksiyonları olarak adlandırılan 2D “splats” yerleştirerek akıcı ve sürekli görselleştirmeler sunar. Bu yöntem, karmaşık 3D nokta bulutlarının hızlı ve net görselleştirmeleri gereken durumlarda mükemmeldir ve inşaat, şehir planlaması, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik gibi uygulamalarda idealdir.
Bu teknolojiler, geleneksel fotogrametrinin atlayabileceği ayrıntılı ve çevresel unsurları yakalayarak ortamlara daha doğru ve etkileyici temsiller sağlamaktadır. Fotogrametri kesin ölçümlerde ve anketlerde harika sonuçlar verirken, NeRF’ler ve Gaussian saçılımı, geliştiricilerin projeleri şehir manzarası gibi zengin arka plan bağlamı ile görselleştirmesine olanak tanır ve standart fotogrametride sıklıkla eksik kalan ayrıntıları gösterebilir.
Yapay Zeka İle Gerçeklik Yakalama
Yapay zeka, gerçeklik yakalamayı dönüştürerek nesne tanımlama, segmentasyon ve 3D yeniden yapılandırma süreçlerini önemli ölçüde geliştirmektedir. Hover gibi yenilikçi girişimler, binaların detaylı 3D modellerini oluşturmak için AI kullanılmasını sağlayarak yapı analizi ve kategorisinde doğruluğu ve verimliliği artırmaktadır.
NVIDIA Araştırma, gerçeklik yakalama alanında kritik öneme sahip olan segmentasyonu SAL (Lidar’da herhangi bir öğeyi segmentle) metodu ile geliştirmekte, bu yöntem metinle isteme temelli, süpervizyonsuz bir model kullanarak Lidar verilerindeki nesnelerin segmentasyonunu ve sınıflandırmasını otomatikleştirir. Gauzilla gibi araçlar, zaman içinde yapısal değişiklikleri görselleştirerek daha iyi anlayışlar sunan mekansal zaman geçişleri sunarak bu yetenekleri genişletmektedir.
Otonom Robotlar ile Gerçeklik Yakalama
Şirketler, gerçeklik yakalama süreçlerini hızlandırmak için yapay zeka ve otonom robotlardan giderek daha fazla faydalanmaktadır. Field AI Tipi Modeller (FFMs), karmaşık, GPS desteklenmeyen ortamlarda otonom robotların çalışmasını sağlar; bu robotlar, yüksek kaliteli gerçeklik yakalama verilerini toplamakta ve bu veriler, açık bir ortaklık modeli aracılığıyla Naska.AI ile entegre edilebilmektedir. Ardından, Naska.AI bu verileri lazer taramaları ile bina bilgi modelinin (BIM) karşılaştırmalarını otomatikleştirerek, kritik bilgileri erkenden vurgulayarak maliyetleri düşürüp zaman aşımını önler. Bu da inşaat doğruluğunu ve verimliliğini artıracaktır.
NVIDIA Yenilikleri
NVIDIA, fVDB ile Gerçeklik Yakalamayı ilerletmektedir; burası NeRF ve Lidar verilerini AI uyumlu büyük ölçekli ortamlara dönüştürmek için ideal bir platformdur. Neuralangelo gibi AI modelleri, 2D videoları detaylı 3D yapılar haline dönüştürerek sanatsal, video oyunları ve endüstriyel dijital ikiz uygulamalarını desteklemektedir.
Sonuç
NVIDIA geliştirme araçları, yazılım geliştiricilerin gerçeklik yakalama iş akışlarını hızlandırmalarını ve yapay zeka süreçlerini nesne tanımlama, segmentasyon, sınıflandırma ve 3D yeniden yapılandırma için entegre etmelerini sağlar. Bu yenilikler, süreçleri hızlandırır, doğruluğu artırır ve gerçeklik yakalamanın potansiyelini genişletir. NVIDIA RTX GPU hızlandırması ile desteklenen CUDA sayesinde, işletmeler artık gerçeklik yakalama verilerini daha hızlı ve daha hassas bir şekilde işleyebilir ve görselleştirebilir; bu da mimari ve kentsel gelişim alanında olanakların sınırlarını zorlamaktadır.
Daha fazla bilgi için NVIDIA çözümlerine göz atabilirsiniz.
Teşekkürler
Francis Williams, Kıdemli Araştırmacı, NVIDIA
Zan Gojcic, Kıdemli Araştırmacı, NVIDIA
Michael Rubloff, Kurucu ve İcra Editörü, Radiancefields.com
Jonathan Stephens, Baş Evangelist ve Pazarlama Direktörü, EveryPoint
Ben Stocker, Kıdemli Yapı Teknoloğu, Skender
Michal Gula, Baş Teknoloji Sorumlusu, Overhead4D
Chantal Matar, Kurucu, Studio Chantal Matar
Jim Young, Genel Müdür, Atomic Maps
Stuart Maggs, CEO, Naska.ai’nın Kurucu Ortağı