[가상 눈] 듀크 대학교 컴퓨터 엔지니어는 인간이 세상을 보는 방식을 시뮬레이션할 수 있는 가상 눈을 개발했다. 가상 눈은 매우 정확하여 가상현실 및 증강현실 프로그램을 훈련하는 데 사용할 수 있다. 메타버스에서 응용 프로그램을 만들려는 개발자에게 매우 유용하게 된다.
눈처럼 작동하는 훈련 알고리즘, 새로운 가상 눈은 EyeSyn이라고 한다.
Maria Gorlatova는 노텔 네트웍스 듀크의 전기 및 컴퓨터 공학 조교수이다. Gorlatova는 "만화책을 읽고 있는지, 아니면 눈만 보고 고급 문학을 읽고 있는지 확인하고 싶다면 그렇게 할 수 있다"고 말했다.
"그러나 그런 종류의 알고리즘을 훈련하려면 한 번에 몇 시간 동안 헤드셋을 착용한 수백 명의 사람들의 데이터가 필요하다."라고 Gorlatova가 계속했다. "우리는 이러한 종류의 데이터 수집과 관련된 개인 정보 보호 문제를 줄일 뿐만 아니라 그러한 수준의 리소스가 없는 소규모 회사가 메타버스 게임에 참여할 수 있도록 하는 소프트웨어를 개발하고 싶었다."
인간의 눈은 우리가 지루해하는지, 흥분하는지, 어디에 집중하고 있는지, 주어진 작업의 전문가인지 등 많은 일을 할 수 있다.
Gorlatova는 "비전에 우선 순위를 두는 곳에서 당신에 대해서도 많은 것을 알 수 있다. “성적, 인종적 편견, 다른 사람들이 알고 싶지 않은 관심사, 우리 자신에 대해 알지 못하는 정보를 의도하지 않게 드러낼 수 있다.”
안구 운동 데이터는 메타버스에서 플랫폼과 소프트웨어를 구축하는 회사에 매우 유용하다. 이를 통해 개발자는 참여 응답에 맞게 콘텐츠를 조정하거나 주변 비전의 해상도를 줄여 계산 능력을 절약할 수 있다.
전 박사 후 과정 동료인 Guohao Lan과 현재 박사 과정 학생인 Tim Scargill을 포함하는 컴퓨터 과학자 팀은 평범한 인간이 다양한 자극 소리에 반응하는 방식을 모방하는 가상 눈을 개발하기 시작했다. 이를 위해 그들은 인간이 세상을 보고 가상 정보를 처리하는 방법을 탐구하는 인지 과학 문헌을 살펴보았다.
Lan은 현재 네덜란드 델프트 공과대학교의 조교수이다.
Gorlatova는 "EyeSyn에 다양한 입력을 제공하고 충분한 시간 동안 실행하면 새로운 프로그램을 위해 (머신러닝) 분류기를 훈련하기에 충분히 큰 합성 안구 움직임 데이터 세트를 생성할 수 있다."고 말했다.
시스템 테스트
연구원들은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 인공 눈의 정확도를 테스트했다. 먼저 Anthony Fauci 박사가 기자 회견에서 언론에 연설하는 비디오를 분석하는 데 눈이 갔다. 그런 다음 팀은 실제 시청자의 안구 움직임 데이터와 비교했다. 그들은 또한 예술을 보는 합성 눈의 가상 데이터 세트를 가상 미술관을 통해 보는 사람들로부터 수집된 실제 데이터 세트와 비교했다. 결과는 EyeSyn이 실제 시선 신호의 독특한 패턴과 밀접하게 일치하고 사람들의 눈이 반응하는 다양한 방식을 시뮬레이션할 수 있음을 보여주었다.
Gorlatova는 이러한 결과가 가상 눈이 기업이 새로운 메타버스 플랫폼 및 소프트웨어를 교육하기 위한 기준선으로 사용하기에 충분하다는 것을 시사한다고 말한다.
Gorlatova는 "합성 데이터만으로는 완벽하지 않지만 좋은 출발점이다."고 말했다. “규모가 작은 회사는 (인간을 대상으로 한) 실제 데이터 세트를 구축하는 데 시간과 돈을 들이는 대신 사용할 수 있다. 그리고 알고리즘의 개인화가 로컬 시스템에서 수행될 수 있기 때문에 사람들은 개인 안구 운동 데이터가 대규모 데이터베이스의 일부가 되는 것에 대해 걱정할 필요가 없다.”
이 연구의 결과는 5월 4일부터 6일까지 개최되는 국제 센서 네트워크(PSN) 정보 처리 회의에서 발표될 예정이다.
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