L’eau en réalité virtuelle : une simulation époustouflante grâce à l’IA

L'eau en réalité virtuelle : une simulation époustouflante grâce à l'IA

Les lois physiques régissant l’écoulement de l’eau au quotidien ont été établies il y a deux siècles. Cependant, les scientifiques rencontrent aujourd’hui des difficultés pour simuler virtuellement l’écoulement perturbé de l’eau, par exemple lorsqu’une main ou un objet modifie son flux.

Désormais, une équipe de chercheurs de l’Université de Tohoku a exploité la puissance de l’apprentissage par renforcement profond pour reproduire le flux d’eau perturbé. Cette avancée ouvre la voie à des interactions en réalité virtuelle impliquant l’eau.

Une nouvelle approche pour simuler l’écoulement de l’eau

Les chercheurs ont réussi à recréer l’écoulement de l’eau en temps réel en se basant sur une petite quantité de données provenant d’eau réelle.

Pour parvenir à cette prouesse, il a été essentiel de créer à la fois une technique de mesure du flux et une méthode de reconstruction du flux capable de reproduire le mouvement agité du liquide.

Organigramme du processus de réplication numérique. Une perturbation inconnue est introduite dans l’eau. Par exemple, une personne agite au hasard un lapin en plastique sous l’eau. Des bouées sont mises à flot pour mesurer le débit de l’eau. Le mouvement des bouées est utilisé pour reproduire numériquement le flux original. Kinfung Chu et al. Crédit U Tohoku

Mesure du flux et reconstruction

L’équipe, composée de chercheurs de l’Institut de recherche sur la communication électrique (RIEC) et de l’Institut des sciences des fluides de l’Université de Tohoku, a placé des bouées équipées de marqueurs magnétiques spéciaux sur l’eau pour collecter les données de flux. Le mouvement de chaque bouée pouvait ensuite être suivi à l’aide d’un système de capture de mouvement magnétique.

Cependant, cela ne représentait que la moitié du processus. L’étape cruciale consistait à trouver une solution innovante pour récupérer le mouvement détaillé de l’eau à partir du déplacement de quelques bouées.

Nous avons surmonté cela en combinant une simulation de fluide avec un apprentissage par renforcement profond pour effectuer la récupération”, explique Yoshifumi Kitamura, directeur adjoint du RIEC.

Apprentissage par renforcement profond

L’apprentissage par renforcement profond associe l’apprentissage par renforcement avec des réseaux neuronaux profonds pour résoudre des problèmes complexes. Les chercheurs ont d’abord utilisé un ordinateur pour simuler un liquide calme.

Ensuite, ils ont fait en sorte que chaque bouée agisse comme une force qui pousse le liquide simulé, le faisant s’écouler comme un liquide réel. L’ordinateur affine ensuite la manière de pousser grâce à l’apprentissage par renforcement profond.

Applications potentielles

Grâce à la technique de capture de mouvement magnétique et de reconstruction du flux développée, la mesure du flux 3D en temps réel est désormais possible.

Yoshifumi Kitamura souligne que cette technologie rendra la réalité virtuelle plus immersive et améliorera la communication en ligne :

Cette technologie permettra la création de jeux en réalité virtuelle où l’on peut contrôler des choses en utilisant de l’eau et ressentir réellement l’eau dans le jeu. Nous pourrions être en mesure de transmettre le mouvement de l’eau sur Internet en temps réel, de sorte que même ceux qui sont éloignés puissent vivre la même sensation de mouvement d’eau réaliste.

En synthèse

Les chercheurs de l’Université de Tohoku ont réussi à simuler l’écoulement perturbé de l’eau en utilisant l’apprentissage par renforcement profond. Cette avancée pourrait permettre des interactions en réalité virtuelle impliquant l’eau et améliorer la communication en ligne.

Pour une meilleure compréhension

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement profond ?

L’apprentissage par renforcement profond est une méthode d’apprentissage automatique qui combine l’apprentissage par renforcement avec des réseaux neuronaux profonds pour résoudre des problèmes complexes.

Comment les chercheurs ont-ils mesuré l’écoulement de l’eau ?

Ils ont utilisé des bouées équipées de marqueurs magnétiques spéciaux pour collecter les données de flux et un système de capture de mouvement magnétique pour suivre le mouvement de chaque bouée.

Quelle est l’innovation principale de cette recherche ?

L’innovation principale réside dans la combinaison d’une simulation de fluide avec un apprentissage par renforcement profond pour récupérer le mouvement détaillé de l’eau à partir du déplacement de quelques bouées.

Quelles sont les applications potentielles de cette technologie ?

Les applications potentielles incluent la création de jeux en réalité virtuelle impliquant l’eau et l’amélioration de la communication en ligne grâce à la transmission du mouvement de l’eau en temps réel.

Où ont été publiés les résultats de cette recherche ?

Les résultats ont été publiés dans la revue ACM Transactions on Graphics le 17 septembre 2023.

Légende illustration principale : Laissez couler : Recréer l’écoulement de l’eau pour la réalité virtuelle – Crédit U Tohoku

Détails de la publication : “Reconstruction en temps réel de l’écoulement d’un fluide sous une perturbation inconnue” – Auteurs : Kinfung Chu, Jiawei Huang, Hidemasa Takana, et Yoshifumi Kitamura – Journal : ACM Transactions on Graphics – DOI : 10.1145/3624011

[ Rédaction ]

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