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ella passata edizione dell’AcademyDay#8 ho deciso di portare alla ribalta uno dei temi che ritengo saranno di grande attualità nei prossimi anni nella nostra industria: l’Artificial Intelligence.
Il motivo è molto semplice: la capacità di calcolo di cui disponiamo nelle macchine supera quella del cervello umano in diversi ambiti. Questo significa che le macchine sono in grado di assimilare informazioni e di compiere operazioni più velocemente dell’essere umano. Pensiamo per esempio alle auto che oggi possono guidare in autonomia senza conducente: il merito di ciò è proprio dovuto ad un uso intensivo dell’AI.
In campo medico poi la rivoluzione è data dal fatto che grazie all’incrocio di una mole incredibile di dati siamo in grado oggi di predire e di diagnosticare con precisione se un paziente sarà soggetto a determinate malattie e predisporre per tempo cure che potranno salvargli la vita.
https://blogs.nvidia.com/blog/2017/05/25/how-ai-spots-early-warnings-of-disease/
Non è un caso che compagnie come Google (che abbiamo avuto l’onore di ospitare sul palco dell’AcademyDay con Alexander Mordvintsev), Facebook, Tesla, NVIDIA stiano investendo in maniera massiva in questo genere di tecnologie per riuscire ad essere sempre più efficaci con i loro prodotti e regalarci un’esperienza virtuale che sia più affine ai nostri gusti. Del resto, studiandoci, i computer possono proporci quello che di fatto ci interessa di più. Leader del mercato in questo tipo di tecnologie è chi al momento può garantire teoricamente una pressoché infinita potenza di calcolo grazie al gpu computing: NVIDIA.
Uno dei campi di applicazione dell’AI è direttamente collegato a quello che facciamo tutti i giorni: il rendering. Sono rimasto davvero molto impressionato da quello che i nuovi algoritmi di denoising basati sull’AI sono in grado di fare. Allo scorso Siggraph è stata presentata una sorprendente applicazione che renderizzando una scena quasi ad un sample per pixel, permette all’AI di ricostruire l’immagine nei pixel mancanti.
https://blogs.nvidia.com/blog/2017/07/31/nvidia-research-brings-ai-to-computer-graphics/
Ad oggi, il denoising che conosciamo si limita a blurrare i pixel facendo sì che alla fine nell’immagine non ci sia sufficiente dettaglio. Grazie all’AI invece il denoising può generare pixels cosicché il prodotto finale risulterà come se avessimo renderizzato l’immagine con settings per l’alta qualità e ad una risoluzione maggiore.
Nvidia non è l’unica ad andare in questa direzione in quanto anche Disney si muove su questa linea e l’applicazione di questa tecnologia è stata già portata sul grande schermo con il film Finding Dory.
www.disneyresearch.com/publication/deep-learning-denoising/
In cosa si traduce tutto questo per noi users? E’ facile da intuire.
Tutti coloro che si occupano di CG 3D, nel futuro che immagino andranno verso il vero realtime e cioè verso un mondo dove il rendering che conosciamo oggi cambierà e non sarà più di fatto un processo che ci porterà ad aspettare minuti, ore, giorni di calcolo, ma diventerà questione di attimi perchè l’AI ricostruirà per noi quello che la gpu e/o la cpu non sono riusciti a renderizzare. Sarà un po’ come usare Photoshop: faccio qualcosa in viewport e vedo il risultato immediatamente nel canvas. Se immaginiamo così il processo di rendering questo significa che non dovremo nemmeno più preoccuparci dei settaggi.
Immagino interfacce del motore di rendering in cui ci sarà semplicemente un unico tasto “render” e la possibilità di generare i render elements per il compositing. Infatti, se ci pensiamo attentamente, tutti i parametri che abbiamo ancora oggi nei vari renderers derivano dall’approssimazione che ogni volta dobbiamo applicare per limitare il tempo di calcolo delle nostre immagini.
Pensate che questo scenario sia spaventoso? Pensate che questo possa livellare in qualche modo la qualità del nostro lavoro in generale?
In linea di massima la mia opinione in merito è che di sicuro sarà più semplice produrre immagini e animazioni a seconda della potenza di calcolo che ci si potrà permettere e finalmente a mio avviso ci si potrà concentrare sull’aspetto creativo, che secondo noi è il più importante durante la produzione.
La vera domanda è:
“e se un giorno le macchine, vista l’impressionante velocità di apprendimento, fossero in grado di creare immagini da sole sulla base di pochi input forniti dall’uomo?”
Gianpiero Peo Monopoli