NVIDIA đã phát triển một kỹ thuật đột phá cho phép tạo ra các cảnh ảo lớn hơn nhiều so với trước đây. Bằng cách phân chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn và phân phối tải công việc trên nhiều card đồ họa, họ đã vượt qua các giới hạn về tài nguyên đã từng hạn chế kích thước của các môi trường ảo.

Nhân tố then chốt là việc sử dụng một thuật toán phân tán, trong đó mỗi card đồ họa chịu trách nhiệm về một phần của nhiệm vụ và sau đó giao tiếp với những người khác để nhanh chóng lắp ráp toàn bộ giải pháp. Cách tiếp cận này đã cho phép tạo ra các cảnh ảo với quy mô chưa từng có, từ một đường đua 1 km2 đến một thành phố 25 dặm vuông, tất cả đều được tổng hợp từ một bộ sưu tập ảnh chụp.

Bài báo trình bày một bước tiến vượt bậc trong việc tạo ra thế giới ảo bằng cách sử dụng một kỹ thuật được gọi là NERF (Neural Radiance Fields). Kỹ thuật này cho phép tổng hợp thông tin bị thiếu giữa các hình ảnh được chụp, cho phép tạo ra các môi trường ảo chi tiết và rộng lớn.

Bài báo trình bày ba cấp độ của các thế giới ảo, mỗi cấp độ lại càng lớn hơn về quy mô:

1. Cấp độ 1 - Đường đua: Một đường đua ảo rộng 1 km2 (0,4 dặm vuông), thể hiện tiềm năng ứng dụng trong mô phỏng xe tự lái và trò chơi đua xe.

2. Cấp độ 2 - Bãi biển: Một bãi biển ảo rộng 6 km2 (2,5 dặm vuông), gấp sáu lần kích thước của đường đua. Cấp độ này thể hiện tiềm năng cho các mô phỏng và trò chơi yêu cầu các môi trường rộng lớn hơn.

3. Cấp độ 3 - Thành phố: Một thành phố ảo rộng 25 dặm vuông, một thành tựu đáng kể mà trước đây được cho là không thể thực hiện được do giới hạn của phần cứng đồ họa. Cấp độ này thể hiện tiềm năng của các môi trường ảo chi tiết và rộng lớn, có thể được sử dụng cho quy hoạch đô thị, đào tạo xe tự lái và trải nghiệm chơi game sống động.

Chìa khóa của bước đột phá này là việc sử dụng một thuật toán phân tán chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn và phân phối chúng trên nhiều card đồ họa. Điều này cho phép tạo ra các thế giới ảo lớn hơn nhiều so với trước đây, đồng thời vẫn duy trì được mức độ chi tiết cao.

Chìa khóa để tạo ra các cảnh ảo lớn hơn nhiều so với các nỗ lực trước đây là việc sử dụng các thuật toán phân tán. Bằng cách phân chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn và phân phối chúng trên nhiều card đồ họa, các nhà nghiên cứu đã vượt qua các giới hạn về tài nguyên đã từng hạn chế kích thước của các môi trường ảo.

Mỗi card đồ họa hoạt động như một "con kiến nhỏ" chịu trách nhiệm về một phần nhỏ của toàn cảnh, giao tiếp với những người khác để nhanh chóng lắp ráp toàn bộ giải pháp. Cách tiếp cận phân tán này cho phép tạo ra các thế giới ảo lớn hơn nhiều so với trước đây, như được thể hiện trong các ví dụ, bao gồm một thành phố 10 dặm vuông được số hóa từ một bộ sưu tập ảnh.

Mặc dù kỹ thuật này có một số nhược điểm, chẳng hạn như yêu cầu nhiều card đồ họa và có thể gặp vấn đề về chất lượng với các chi tiết nhỏ, nhưng tiềm năng phát triển trong tương lai thì rất hứa hẹn. Sự sáng tạo của các nhà nghiên cứu trong việc phát triển thuật toán phân tán này đã mở ra con đường cho các cảnh ảo có thể tiếp tục phát triển về quy mô và độ phức tạp, dẫn đến những bước đột phá trong các ứng dụng như mô phỏng xe tự lái và trải nghiệm chơi game sống động.

Nhóm nghiên cứu tại NVIDIA đã phát triển một kỹ thuật đáng chú ý cho phép tạo ra các cảnh và môi trường ảo với quy mô chưa từng có. Bằng cách tận dụng một thuật toán phân tán, họ đã vượt qua các giới hạn về tài nguyên phần cứng đồ họa, cho phép tổng hợp các thế giới ảo lớn hơn nhiều so với trước đây.

Nhân tố đổi mới chính là khả năng phân chia vấn đề thành các phần nhỏ hơn và phân phối tải công việc trên nhiều card đồ họa. Cách tiếp cận này cho phép ghép nối hàng nghìn hình ảnh, lấp đầy khoảng trống bằng kỹ thuật NERF (Neural Radiance Fields), để tạo ra một môi trường ảo liền mạch và sống động.

Kết quả thật đáng kinh ngạc, như được thể hiện trong các ví dụ trình bày. Nhóm nghiên cứu đã giới thiệu một đường đua ảo rộng 1 km2, một bãi biển rộng 6 km2 và một thành phố rộng tới 10 dặm vuông. Các thế giới ảo này mang lại những khả năng thú vị cho các ứng dụng như mô phỏng xe tự lái, trò chơi và quy hoạch đô thị.

Mặc dù chất lượng của các chi tiết nhỏ có thể không hoàn hảo, nhưng quy mô và phạm vi của các môi trường ảo này thật đáng kinh ngạc. Các nhà nghiên cứu thừa nhận rằng việc thực hiện hiện tại yêu cầu lượng tài nguyên tính toán đáng kể, sử dụng tới 64 card đồ họa. Tuy nhiên, tiềm năng phát triển trong tương lai là rõ ràng, khi các nhà nghiên cứu gợi ý rằng các phiên bản trong tương lai có thể chạy trên một máy tính để bàn hoặc thậm chí là một thiết bị di động.

Kỹ thuật được trình bày, mặc dù ấn tượng trong khả năng tạo ra các cảnh ảo quy mô lớn, vẫn có một số hạn chế. Chất lượng của các chi tiết nhỏ trong các môi trường được tạo ra không phải là tốt nhất, và một kỹ thuật siêu phân giải có thể cần thiết để cải thiện độ sắc nét của hình ảnh. Ngoài ra, yêu cầu về tài nguyên tính toán là đáng kể, cần tới 64 card đồ họa để tạo ra một thế giới ảo quy mô thành phố.

Tuy nhiên, tiềm năng trong tương lai của công nghệ này thì rất hứa hẹn. Áp dụng nguyên tắc "Định luật đầu tiên của các bài báo", có thể tưởng tượng rằng trong những năm tới, các môi trường ảo này có thể trở nên có sẵn trên một máy tính để bàn hoặc thậm chí là một thiết bị di động. Khi nghiên cứu tiến triển, các yêu cầu về tài nguyên tính toán có thể giảm, khiến công nghệ này trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn.

Hơn nữa, cách tiếp cận thuật toán phân tán được sử dụng để giải quyết thách thức tạo ra các cảnh ảo quy mô lớn là một thành tựu đáng kể, thể hiện sự sáng tạo của các nhà nghiên cứu tham gia. Cách tiếp cận phân tán này cho phép sử dụng hiệu quả nhiều card đồ họa, vượt qua các giới hạn về tài nguyên đã từng hạn chế kích thước của các môi trường ảo.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các ứng dụng tiềm năng là rất rộng lớn, từ cải thiện mô phỏng xe tự lái đến trải nghiệm chơi game sống động và nhiều hơn nữa. Khả năng tạo ra các thế giới ảo chi tiết và rộng lớn mở ra những khả năng mới cho việc đào tạo, kiểm tra và khám phá các kịch bản thực tế trong một môi trường an toàn và có kiểm soát.