映画業界向けのコンピュータグラフィックスの作成は非常に複雑なプロセスであり、多くのハードウェアリソース、時間、および人的リソースが必要です。 もちろん、レーニン同志が書いたように、知的です。 今日はBit Theory Inc.についてお話します そして、そのクリエイターであるアレン・ボルデンは、チームとともに美しい写真を作るだけでなく、実際に人工知能を開発しています！
創造的な人工知能
BTIの主要な切り札はAthenaソフトウェアコアで、Bolden ...と通信します。 たとえば、彼は緑の飛行機が雲の上を飛んでいるシーンを見たいと思っており、特別なフィールドに「緑のジェット機が雲の上を飛ぶ」と書いています。 それに応じて、シーンの既製の視覚化がすぐに表示され、コンピュータグラフィックスアーティストによるさらなる改良に完全に適しています。 しかし、この中で最もクールなことは、アテナが各問題を解決する過程で学習し、次のプロジェクトで蓄積された「経験」を使用することです。
多くの点で、AthenaはIBMが開発した人工知能システムであるWatsonに似ています。 2011年、彼女はロシアで独自のゲームを展開しているJeopardy！TVクイズに飛びつきました。 Watsonは、クイズの質問をさまざまな分野の15テラバイトの知識ベースと比較しました。 その結果、スーパーコンピューターはショーの2人のチャンピオンを破りました。彼らはそれぞれ20万ドルと30万ドルを受け取り、ワトソンは大当たり-100万ドルを獲得しました。
Athenaの作成者は、Watsonのアクションアルゴリズムは、合理的な左脳の仕組みと比較できると考えています。 アテナの行動は、別の創造的な半球に引き寄せられます。 プログラムは書き込み内容を理解しますが、言葉ではなく視覚化で応答します。
ところで、当初、Boldenは人工知能をまったく作成しませんでした。 彼のキャリアはマーベルコミックスで始まり、そこでインターンとして来て、突然プログラミングが好きだということに突然気付きました。 このケースを研究するために、彼は一時的に仕事を辞め、バークレー大学に入学しました。 卒業後、アレンは人工知能とネットワークインフラストラクチャの分野で深刻な知識を獲得し、マーベルに戻りました。 そこでは、彼の同僚がすでに彼を待っていました。彼はこの時までに映画業界に完全に没頭していました。「おい、おい、コンピュータを切ったよね？」
Boldenは、重要なプロジェクトの1つの実装中に発生した問題の解決を支援するよう依頼されました。 締め切りは厳しいことが判明しました-5日間ですべてに対処する必要がありました。 ここでAI開発が役立ちました。 「自分の知識がいくつかの計算をより速くするだろうと思っていましたが、最終的にはさらに多くのことが判明しました」とアレンは言います。
そのため、Athenaは自然言語を将来のビジュアル製品のための高品質なワークピースに変えます。 Boldenは、コンピューターグラフィックアーティストの作品をより創造的にし、アニメーションを作成するためのコードや設定などのルーチン全体をAthenaの仮想肩に転送することで、彼の開発の主な目標を見ています。
ちなみに、ボールデンが理解できないプログラムに何かを書くと、アテナはこの場所に一連の疑問符を付けます。 さらに、アレンには2つのオプションがあります。詳細な説明を作成するか、手動で作成された目的のビジュアルオブジェクトへのリンクを提供します。 アテナが作業を完了すると、アーティストは彼女の結果をMayaと3ds MAXでの作業の基礎として使用します。 スケジュールを理想に近づける一方で、アテナは専門家の行動を「観察」し、成長するデータベースにすべてのアクションを保存して、将来「知識」を使用します。
グラフのアクションのアルゴリズムは次のとおりです。まず、アーティストは各フレームから俳優、エフェクト、その他の動くオブジェクトでフラグメントを切り取り、次にフレームを環境の視覚化で塗りつぶし、3Dでシーン全体を完全に再作成します。
必要な性能
BoldenがAthenaを作成したとき、システムは70台のコンピューターのクラスターのパワーを使用して動作し、同時にAllenが管理する他の補助コンピューターを使用していました。 現在、Athenaは30台のLenovo ThinkStation D20のクラスターで動作します。これらは主に2つのIntelクアッドコアプロセッサーを搭載しています。
2年前、ボルデンは45人のコンピューターグラフィックアーティストのチームを運営していました。 現在、同社は米国で150のスケジュールに加えて、台湾、香港、ソウルの外部従業員を擁しています。 Athenaナレッジベース全体をホストするLenovoワークステーションに加えて、BTIチームはThinkStation D20、C20、およびS20を使用しています。
Boldenは、BTIが週に約10,000フレームを視覚化すると推定しています。 1秒に24フレームあることを考慮すると、出力は完成したビデオの約7分です。 もちろん、チームはそのような「重い」素材を扱うために多くのメモリを必要とします。 現在、合計容量17 TBのハードドライブのアレイがRAID1構成で使用されています。 もちろん、これはBTIデータベース全体に関するものではなく、すべての作業が直接実行される運用ストレージに関するものです。
ボルデンは、使用したさまざまなコンピューターの速度を比較しました。 たとえば、196フレームの長さの映画「Transformers：The Dark Side of the Moon」の断片、6コアプロセッサと8 GBのRAMを備えたシステムは96分間処理されます。 また、2つのクアッドコアXeonと12 GBのRAMを搭載したLenovo ThinkStation D20は、わずか25分で同じタスクに対応しました。
別のテストでは、BoldenはAutodesk Mayaのコンピューターグラフィックアーティストによって描かれた髪に覆われた21個のオブジェクトを視覚化する必要がありました。 140,000以上の個々の髪がありました！ Lenovo Think Station S20は約5分で各フレームを処理しましたが、Boldenが自由に使える他のコンピューターはそのようなタスクを実行しませんでした。
また、2Dグラフィックスを3Dに変換するBTIの主要な専門家は、メインプログラム（The FoundryのNUKE）が複雑な問題を解決する際に1日に数回絶えず「クラッシュ」したと言います。 レノボのThinkStation D20が登場した後は、何も起こりません。
BTIプラン
アレン・ボルデンはもちろん、アテナを日々完璧に続けています。 彼の目標は、作業プロセスの効率を絶えず改善することです。彼は、品質を損なうことなく、コンピューターグラフィックスの生産をより速く、より安くしたいと考えています。 しかし、システムはまだ開発の初期段階にあるため、BTIは18か月のR＆Dプロジェクトを開始しました。 Athenaの作成者は、40のLenovoワークステーションでソフトウェアコアを同時に実行すると生産性が劇的に向上すると考えています。 そこには、BTI内だけでなく、外部プロジェクトでAthenaを使用する具体的な商業的可能性があります。
信じられないほどのアテナ
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