Створення точної 3D-моделі складних об’єктів завжди було проблемою для штучного інтелекту. Це вимагало або повністю ручної роботи, або довгої та копіткої праці інженерів, що доводили згенеровану комп’ютером модель до досконалості. Та зараз, завдяки команді з американської Національної лабораторії Sandia та роботі українського вченого, цю задачу можна буде нарешті доручити машинам.
Як повідомляє Technology.org, команда вчених уперше розробила програмне забезпечення на основі діаграм Вороного, що дозволяє створювати точні репрезентації складних форм. Програма, названа VoroCrust, не просто «збирає» щось схоже на форму із кубів або тетраедрів — вона використовує правила, створені Георгієм Вороним півтора століття тому, щоби згенерувати унікальну сітку, яка точно повторює об’єкт будь-якої складності. Ці сітки можна використовувати для комп’ютерних симуляцій, як креслення для 3D-принтерів або просто для детального відображення об’єктів до впровадження їх у виробництво.
Сітки Вороного використовувалися для побудови моделей і раніше, проте вони не могли заповнити форму з достатньою точністю і все одно вимагали ручного доопрацювання, іноді впродовж кількох днів. VoroCrust (щонайменше на етапі трирічного тестування) не має цього недоліку.
Будь-яка моделююча програма працює за тим самим принципом: заповнює форму об’єкта певними багатокутниками. Якщо це куби — вони добре заповнюють прямі кути та лягають на рівні лінії, але з вигнутими площинами виникають проблеми. Тетраедри можна точніше пристосувати до кривих, але прямий кут заповнити з достатньою точністю їм важко. VoroCrust використовує різні багатокутники для різних частин об’єкту, лишаючи настільки мало вільного простору, наскільки це можливо. Також, на відміну від інших програм, VoroCrust починає заповнювати форму не з центру, а від контуру. Команді потрібно лише помістити опорні точки на цьому контурі, і багатокутники починають «розростатися», створюючи зовнішній шар. Лише після цього заповнюється середина об’єкту.
Зараз VoroCrust уже використовується для побудови багатошарових геологічних моделей, за якими можна знайти найбезпечніше місце для збереження токсичних відходів. Ціна помилки в цій галузі дуже висока, тому створення точної репрезентації території дозволяє перевірити усі доступні варіанти, аби обрати найкращий.
