普渡大学的计算机科学系与数字林业研究所与德国基尔大学的合作者SörenPirk的研究人员发现，人工智能（AI）可以模拟树木的生长和形状。
受DNA启发的AI模型
在受DNA启发的工作中，由计算机科学教授Bedrich Benes领导的研究人员开发了新的AI模型，这些模型将编码树形式所需的信息压缩为兆字节大小的神经模型。
技术Xplore报道DNA分子在微小的亚细胞包装中编码树的形状和环境反应。这些AI模型经过训练后，编码了本地树的开发，以生成一些详细几何形状的千兆字节的复杂树模型作为输出。
该小组在两篇论文中发表了他们的发现：图形上的ACM交易和IEEE可视化和计算机图形的交易。通过深度学习开发的AI模型在大型数据集上进行了培训，以模仿树木开发中发现的内在行为。
创建数字树模型的传统方法涉及考虑各种非线性因素的复杂仿真算法。但是，基于AI的模型在将复杂行为压缩为少量数据方面提供了令人惊讶的进步。
这些模型对于建筑，城市规划，游戏和娱乐行业的应用至关重要，以增强设计现实主义。
贝内斯（Benes）与AI模型合作了将近十年，他表示希望AI可以显着改善数字树模型的现有方法。 AI生成的生长模型涵盖了各种树种，包括枫木，橡木，松木和核桃，有和没有叶子。
AI树模型
研究人员指出，快速创建3D真实树模型的挑战，并指出，尽管AI成功地建模了与自然无关的3D几何形状，但它仍在自然现象中挣扎。
通过利用AI，该团队的目标是将树的内在属性与环境响应解脱。这项复杂的任务涉及了解树木如何与环境条件与DNA中编码的遗传特征相互作用。
AI树模型的不足源于没有训练数据描述了现实世界的3D几何形状。研究人员的目的是通过使用AI模型从实际树木重建3D几何数据来克服这一局限性，与数字林业的目标保持一致。
“在我们的方法中，我们需要生成数据。因此，我们的AI模型不是模拟性质。它们正在模拟树发育算法，” Benes在一份声明中说。
他补充说：“您拿起手机，为一棵树拍照，然后在计算机内得到3D几何形状。它可以旋转。放大。缩小。缩小。这是下一步。它与数字林业的任务完全一致。”
