То, что характер ветвления дерева часто подчиняется ряду Фибоначчи, было замечено давно. Но далеко не все деревья выглядят так просто, на рисунке:
ИИ научился моделировать рост и форму деревьев
Исследовательская группа из Института цифрового лесного хозяйства Университета Пердью разработала модель ИИ, которая показывает рост и форму деревьев в зависимости от ДНК растения и окружающей среды. Такая модель важна и для имитации леса в компьютерной графике, и для лесного хозяйства.
Одиноко растущий дуб, имеет совсем другую форму, чем дуб в тесном лесу. Unsplash
Попытки математического описания роста деревьев предпринимались очень давно. Иногда казалось, что рост и ветвление подчиняются простым законам. Но всегда находилось множество опровержений. И задача в общем виде так и не была решена.
Ветвление дерева по ряду Фибоначчи: 1, 1, 2, 3, 5, 8 и т.д.
К тому же форма деревьев зависит от окружающей среды. Одинокая сосна ветвится и растет совсем иначе, чем в сосновом бору.
Одинокая сосна
Исследовательская группа из факультета компьютерных наук и Института цифрового лесного хозяйства Университета Пердью совместно с сотрудником Сереном Пирком из Кильского университета в Германии показала, что искусственный интеллект может моделировать рост и форму деревьев.
Молекула ДНК кодирует форму дерева и реакцию на окружающую среду на субклеточном уровне. Бедржих Бенеш и его коллеги, основываясь на этой субклеточной реакции, разработали модели ИИ, которые сжимают информацию, необходимую для кодирования формы дерева, в небольшую (мегабайтную) нейронную модель.
После обучения модели ИИ кодируют локальную разработку деревьев, которые можно использовать для создания сложных древовидных моделей с несколькими гигабайтами подробной геометрии на выходе.
«Модели ИИ учатся на больших наборах данных, чтобы имитировать рост и развитие растений», — сказал Бенеш.
Модели для игры и природы
Цифровые модели бука, сосны и дуба
Модели цифровых деревьев, не основанные на искусственном интеллекте, довольно сложны и включают в себя алгоритмы моделирования, учитывающие множество взаимовлияющих нелинейных факторов. Такие модели необходимы в архитектуре и городском планировании, в игровой и развлекательной индустрии, чтобы сделать дизайн более реалистичным.
Проработав с моделями ИИ почти 10 лет, исследователи использовали глубокое обучение для создания моделей роста клена, дуба, сосны, грецкого ореха и других пород деревьев, как с листьями, так и без них.
«Хотя ИИ, казалось бы, стал широко распространенным, до сих пор он в основном оказался весьма успешным в моделировании трехмерной геометрии, не связанной с природой», — говорит Бенеш.
«Получение 3D-геометрической модели растительности было открытой проблемой в компьютерной графике на протяжении десятилетий», — говорит Бенеш. Хотя некоторые подходы к моделированию биологического поведения совершенствуются, но «простые методы, которые позволили бы быстро создать множество 3D-моделей реальных деревьев, до сих пор были недоступны».
Оцифровка природы
Различные формы деревьев с листвой: бук, сосна и дуб
Биологи давно разрабатывают модели роста деревьев. Они понимают, как деревья взаимодействуют с окружающей среды. Понимание этих сложных взаимодействий зависит от характеристик, заложенных в ДНК дерева. К ним относятся углы ветвления, которые у сосны значительно больше, чем, например, у дуба. Между тем окружающая среда диктует другие характеристики, которые могут привести к тому, что один и тот же тип дерева, выращенный в двух разных условиях, будет иметь совершенно разные формы.
Новые ИИ-модели обобщают поведение многих тысяч деревьев, которое закодировано во входных данных. Затем исследователи проверяют, насколько модели похожи на реальные деревья.
Слабость моделей деревьев искусственного интеллекта заключается в том, что им не хватает обучающих данных, описывающих реальную геометрию трехмерного дерева. «Нам пришлось генерировать входные данные для обучения. Поэтому наши модели ИИ не моделируют природу. Они имитируют алгоритмы развития деревьев», — говорит Бенеш.
Ученый описывает как можно будет такие модели использовать: «Вы берете свой мобильный телефон, фотографируете дерево и получаете его трехмерную геометрию. Дерево можно вращать, увеличивать и уменьшать масштаб. Это идеально подходит для цифрового лесного хозяйства».