Oltre 15 casi d'uso e applicazioni di intelligenza artificiale nella realtà aumentata
La realtà aumentata (AR) è una piattaforma multimediale digitale che consente all'utente di integrare il contesto virtuale nell'ambiente fisico in modo interattivo e multidimensionale.
L'implementazione dell'intelligenza artificiale migliora l'esperienza di realtà aumentata, consentendo alle reti neurali profonde di sostituire i tradizionali approcci di visione artificiale e di aggiungere nuove funzionalità come il rilevamento di oggetti, l'analisi del testo e l'etichettatura delle scene. Esploriamo l'IA nella realtà aumentata, le sue applicazioni, esempi e fornitori.
In che modo l'intelligenza artificiale trasforma la realtà aumentata?
Storicamente, il software di realtà aumentata (AR) utilizzava tecniche tradizionali di visione artificiale chiamate SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Gli algoritmi SLAM confrontano le caratteristiche visive tra i fotogrammi della telecamera al fine di mappare e tracciare l'ambiente.
Tuttavia, le moderne applicazioni di realtà aumentata (AR) si basano sul deep learning per offrire funzionalità più avanzate. Gli sviluppatori di AR possono sfruttare gli algoritmi di intelligenza artificiale per offrire funzionalità AR come una maggiore interazione con l'ambiente fisico circostante. Le tecnologie di intelligenza artificiale come il machine learning, GenAI e il deep learning sono particolarmente adatte agli ambienti AR perché:
- Vi è la possibilità di raccogliere più dati per addestrare l'algoritmo di intelligenza artificiale, dato che le telecamere sono sempre attive.
- L'input per l'algoritmo di intelligenza artificiale è ricco di dettagli perché gli ambienti di realtà aumentata si basano su più sensori (ad esempio, giroscopi, sensori, accelerometri e GPS del dispositivo). Ciò garantisce una maggiore affidabilità rispetto ai sistemi che si affidano a un singolo sensore.
Parallelamente al deep learning, i sistemi di realtà aumentata (AR) utilizzano sempre più l'intelligenza spaziale, che combina segmentazione semantica, stima della profondità e modellazione del contesto per comprendere non solo gli oggetti, ma interi ambienti. Ciò consente ai contenuti AR di comportarsi in modo fisicamente realistico (ad esempio, occlusione, ombre ancorate e adattamento dell'illuminazione) e abilita funzionalità avanzate come i suggerimenti contestuali basati sulla categoria della scena (ufficio vs. esterni) o sull'intento dell'utente dedotto.
8 applicazioni dell'IA nella realtà aumentata
1. Etichettatura degli oggetti
L'etichettatura degli oggetti utilizza modelli di classificazione basati sull'apprendimento automatico. Quando un fotogramma della telecamera viene elaborato dal modello, questo confronta l'immagine con un'etichetta predefinita nella libreria di classificazione dell'utente e l'etichetta viene sovrapposta all'oggetto fisico nell'ambiente di realtà aumentata. Ad esempio, il sistema di assistenza tecnica in realtà aumentata mobile (MARTA) di Volkswagen etichetta i componenti del veicolo e fornisce informazioni sui problemi esistenti e istruzioni su come risolverli.
2. Rilevamento e riconoscimento degli oggetti
Il rilevamento e il riconoscimento degli oggetti utilizzano algoritmi di rete neurale convoluzionale (CNN) per stimare la posizione e l'estensione degli oggetti all'interno di una scena. Una volta rilevato l'oggetto, il software di realtà aumentata (AR) può renderizzare oggetti digitali da sovrapporre a quelli fisici e mediare l'interazione tra i due. Ad esempio, l'applicazione IKEA Place ARKit scansiona l'ambiente circostante, misura i piani verticali e orizzontali, stima la profondità e quindi suggerisce prodotti adatti allo spazio specifico.
Per approfondire l'argomento, vi invitiamo a leggere il nostro articolo sul riconoscimento delle immagini .
3. Riconoscimento e traduzione del testo
Il riconoscimento e la traduzione del testo combinano tecniche di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) basate sull'intelligenza artificiale con motori di traduzione da testo a testo come DeepL. Un tracker visivo tiene traccia della parola e consente alla traduzione di sovrapporsi all'ambiente di realtà aumentata. Google Translate offre questa funzionalità.
4. Riconoscimento vocale automatico
Il riconoscimento vocale automatico (ASR) utilizza il riconoscimento vocale audiovisivo basato su reti neurali (un algoritmo che si avvale dell'elaborazione delle immagini per estrarre il testo). Parole specifiche attivano un'immagine nella libreria, etichettata in modo da corrispondere alla descrizione della parola, e l'immagine viene proiettata nello spazio di realtà aumentata. Un esempio è l'app degli adesivi Panda.
Per approfondire l'argomento, consulta la nostra raccolta dei principali casi d'uso del riconoscimento vocale .
5. Gesti e interazione naturale
Il tracciamento dei gesti basato sull'intelligenza artificiale e l'interazione multimodale consentono ai sistemi di realtà aumentata di riconoscere i movimenti di mani, corpo e dita in tempo reale. In combinazione con l'intelligenza artificiale vocale, questi sistemi permettono agli utenti di interagire con oggetti virtuali senza contatto fisico, creando esperienze di realtà aumentata più intuitive e a mani libere.
Esempio:
Nella manutenzione industriale, i sistemi di realtà aumentata basati sull'intelligenza artificiale possono interpretare i segnali manuali per manipolare ologrammi 3D di macchinari, mentre i comandi vocali attivano istruzioni o avvisi contestuali. Le app di realtà aumentata incentrate sull'accessibilità utilizzano gesti e comandi vocali per guidare gli utenti con mobilità ridotta nella navigazione delle interfacce.
Casi d'uso:
- Applicazioni di realtà aumentata in ambito industriale per il controllo a mani libere delle apparecchiature.
- App di accessibilità che offrono navigazione e comandi basati sui gesti.
- Giochi e intrattenimento in cui i gesti controllano oggetti virtuali
- Ambienti di addestramento e simulazione in realtà aumentata con interazione naturale
6. Mappatura dell'ambiente e comprensione della scena
Oltre al semplice rilevamento di oggetti, l'IA consente la comprensione semantica della scena, permettendo ai sistemi di realtà aumentata di classificare interi ambienti (ad esempio, cucina, ufficio, strada) e di adattare di conseguenza le sovrapposizioni. Modelli di deep learning come SceneNet o Visual Recognition di IBM possono analizzare il contesto spaziale, l'illuminazione e i tipi di superficie per personalizzare l'esperienza di realtà aumentata.
Esempio:
Snapdragon Spaces utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare pareti, superfici e tipologie di stanze in tempo reale, consentendo un posizionamento più realistico di mobili virtuali o elementi di gioco.
Casi d'uso:
- App di interior design che consigliano mobili in base alla tipologia di stanza
- Sistemi di orientamento in realtà aumentata che adattano la segnaletica agli ambienti interni ed esterni.
- Vendita al dettaglio intelligente che adatta i contenuti promozionali in base alle diverse sezioni del negozio.
7. Intelligenza artificiale generativa per la creazione dinamica di contenuti in realtà aumentata
I modelli GenAI possono generare dinamicamente risorse 3D, voci o persino intere scene in base a input o interazioni dell'utente all'interno di ambienti di realtà aumentata. Ciò elimina la necessità di librerie precaricate e apre le porte alla creazione di mondi personalizzati in tempo reale.
Esempio:
Un'app di marketing potrebbe consentire agli utenti di descrivere il loro soggiorno ideale, e GenAI genererebbe mobili e disposizione in realtà aumentata.
Modelli/strumenti pertinenti:
- Luma AI (conversione testo-3D)
- RunwayML per sovrapposizioni video
- Pika Labs o Spline per la modellazione 3D in tempo reale
8. Anomaly Rilevamento per ispezione industriale
La realtà aumentata basata sull'intelligenza artificiale può essere d'aiuto nel rilevamento di anomalie in tempo reale in ambito produttivo o sul campo. I modelli di visione artificiale, addestrati su ciò che appare "normale" (ad esempio, integrità delle tubazioni, superfici delle macchine), possono rilevare le deviazioni ed evidenziarle nella visuale dell'utente tramite la realtà aumentata.
Esempio:
Porsche utilizza la realtà aumentata con strumenti di ispezione basati sull'intelligenza artificiale per evidenziare usura, corrosione o disallineamenti nei componenti dell'auto durante la manutenzione a distanza.
Casi d'uso:
- Manutenzione e ispezioni di sicurezza nelle fabbriche
- Infrastrutture di pubblica utilità (ad esempio linee elettriche, gasdotti)
- Valutazioni per la riparazione di aeromobili o veicoli
Maggiori applicazioni di IA/AR in diversi settori
La realtà aumentata (AR) è stata utilizzata in numerose applicazioni, soprattutto nell'intrattenimento e nell'edilizia. Altri settori che possono trarre vantaggio dall'IA/AR includono:
- Costruzioni : Architettura, progettazione, pianificazione del progetto, revisione del sito, sicurezza e ispezione, costruzioni sotterranee e formazione.
- Formazione: Escursione sul campo (museo, fabbrica), esperimenti con modelli in laboratorio (chimica, fisica, geometria, anatomia)
- Intrattenimento: informazioni in tempo reale dagli stadi sportivi, concerti musicali con realtà aumentata, pubblicità interattive, film e giochi.
- Medicina: diagnosi, navigazione chirurgica, formazione dei chirurghi su nuove procedure e modellizzazione degli effetti dei farmaci.
- Logistica: pianificazione e gestione del magazzino, ottimizzazione dei trasporti e gestione delle scorte.
- Produzione: progettazione e prototipazione, manutenzione, riparazione e formazione,
- Settore militare: navigazione aerea, puntamento delle armi e telepresenza nelle operazioni militari.
- Settore immobiliare: marketing, interior design, progettazione degli spazi, formazione del personale edile.
- Moda : prova prima di acquistare, navigazione in negozio, shopping personalizzato, vetrine virtuali in realtà aumentata e app per il trucco.
Fornitori di software AR basato sull'intelligenza artificiale
Secondo Statista, si stima che il mercato globale della realtà aumentata (AR), della realtà virtuale (VR) e della realtà mista (MR) raggiungerà i 100 miliardi di dollari entro il 2026. 2 Aziende come Apple e Google sono interessate a sviluppare software di realtà aumentata basato sull'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza di realtà aumentata dei clienti.
Ecco i principali fornitori di software di realtà aumentata basato sull'intelligenza artificiale:
Apple ARKit
ARKit è la piattaforma di sviluppo di realtà aumentata (AR) di Apple per iPhone e iPad iOS. ARKit offre funzionalità di etichettatura degli oggetti, occlusione delle persone, acquisizione del movimento e tracciamento di più volti. ARKit è stato utilizzato in:
- Formazione per modellare esperimenti pratici in laboratori di scienze, fisica o chimica, come Labster
- Nell'ambito dell'edilizia e dell'architettura, si misurano le dimensioni spaziali e si suggeriscono prodotti o soluzioni, come ad esempio IKEA Place.
- Intrattenimento , come Pokémon GO.
Google ARCore
ARCore è la piattaforma AR di Google, che integra contenuti digitali nell'ambiente fisico tramite motion capture e rilevamento e riconoscimento di oggetti. ARCore è stata utilizzata in:
- Strumenti per visualizzare, decorare e progettare spazi vuoti nel settore immobiliare . Come l'app Curate di Sotheby's.
- Lifestyle e manutenzione per mettere in contatto gli utenti con professionisti che forniscono guida e istruzioni, prendono le misure e propongono potenziali soluzioni per lo spazio. Ad esempio, l'app Streem.
- Intrattenimento come l'app di gioco con animali virtuali TendAR.
Altri
Altri fornitori di software di intelligenza artificiale/realtà aumentata includono:
- Amazzonia sumera
- Microsoft Mesh
- Unità
- Motore Vuforia
- Zap Works
Dispositivi indossabili basati su IA, realtà aumentata e piattaforme XR
Oltre agli SDK, le piattaforme hardware stanno ora integrando l'intelligenza artificiale avanzata direttamente nei dispositivi indossabili per la realtà aumentata. Ad esempio, dispositivi come Apple Vision Pro offrono elaborazione spaziale con input da mano, sguardo e voce, migliorando l'intelligenza contestuale e l'interazione con la realtà aumentata.
Gli occhiali intelligenti Ray-Ban Display di Apple e altri dispositivi indossabili AI-AR leggeri stanno introducendo sovrapposizioni contestuali, traduzione in tempo reale e guida visiva interattiva nell'uso quotidiano. Queste piattaforme indossabili segnano un passaggio dalla realtà aumentata incentrata sullo smartphone a esperienze AI-AR immersive e sempre attive.
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Commenti 2
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No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…
Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list
Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.
Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.