ENG: The physical laws of everyday water flow were established two centuries ago. However, scientists today struggle to simulate disrupted water flow virtually, e.g., when a hand or object alters its flow. Now, a research team from Tohoku University has harnessed the power of deep reinforcement learning to replicate the flow of water when disturbed. Replicating this agitated liquid motion, as it is known, allowed them to recreate water flow in real time based on only a small amount of data from real water. The technology opens up the possibility for virtual reality interactions involving water.
Previous techniques had typically tracked tiny particles suspended inside the liquid with cameras. But it still remained difficult to measure 3D flow in real-time, especially when the liquid was in an opaque container or was opaque itself. Thanks to the developed magnetic motion capture and flow reconstruction technique, real-time 3D flow measurement is now possible. To collect flow data, the research group placed buoys embedded with special magnetic markers on water. The movement of each buoy could then be tracked using a magnetic motion capture system. The crucial step involved finding an innovative solution to recovering the detailed water motion from the movement of a few buoys.
After the researchers used a computer to simulate calm liquid, they then made each buoy act like a force that pushes the simulated liquid, making it flow like real liquid. The computer then refines the way of pushing via deep reinforcement learning which is the trial-and-error process through which learning takes place. A computer performs actions, receives feedback (reward or punishment) from its environment, and then adjusts its future actions to maximize its total rewards over time, much like a dog associates treats with good behavior. This technology will make VR more immersive and improve online communication.
RO: Legile fundamentale care guvernează mișcarea apei în situații cotidiene au fost stabilite cu aproximativ două secole în urmă. Cu toate acestea, în prezent, oamenii de știință lucrează asiduu pentru a crea simulări virtuale ale comportamentului apei atunci când acesta este perturbat, cum ar fi atunci când o mână sau un obiect interferează cu ea. Echipa de cercetători de la Universitatea Tohoku a realizat un avans semnificativ în această direcție, folosind puterea învățării de întărire profundă pentru a recrea cu precizie mișcarea apei atunci când este perturbată. Prin reproducerea acestei dinamici a lichidului, cunoscută sub denumirea de “agitare a apei”, au reușit să reconstruiască comportamentul apei în timp real, bazându-se pe date foarte limitate obținute din observarea apei reale. Această tehnologie deschide noi orizonturi în ceea ce privește posibilitățile de interacțiune în realitatea virtuală care implică utilizarea apei.
Metodele anterioare se concentrau, de obicei, pe monitorizarea particulelor minuscule suspendate în interiorul unui lichid, utilizând camere special dotate. Cu toate acestea, obținerea unei măsurători precise a fluxului tridimensional în timp real rămânea problematică, mai ales atunci când lichidul se afla într-un recipient întunecat sau avea o opacitate intrinsecă. Grație unei tehnici inovatoare de captare a mișcării magnetice și de reconstrucție a fluxului, acum este posibil să fie măsurat acest flux 3D în timp real. Pentru a obține date despre acesta, echipa de cercetare a plasat balize speciale cu markeri magnetici pe suprafața apei. Apoi, au folosit un sistem de captare a mișcării magnetice pentru a urmări mișcarea fiecărei balize. Etapa crucială a constat în dezvoltarea unei soluții inovatoare pentru a reconstrui detaliat mișcarea apei pornind de la deplasarea limitată a acestor balize.
După ce au creat o simulare a unui lichid calm cu ajutorul unui calculator, cercetătorii au programat fiecare baliză pentru a acționa ca o forță care împinge lichidul simulat, determinându-l să curgă într-un mod similar cu un lichid real. Apoi, calculatorul a ajustat și rafinat modul de împingere folosind învățarea de întărire profundă, un proces de încercare și eroare prin care are loc învățarea. Acestă metodă este asemănătoare cu modul în care un câine asociază recompensele cu comportamentul său bun: calculatorul efectuează acțiuni, primește feedback sub formă de recompense sau pedepse din mediul său, și apoi își ajustează acțiunile ulterioare pentru a maximiza recompensele totale pe parcursul timpului. Această tehnologie promite să facă experiența realității virtuale mai captivantă și să îmbunătățească comunicarea online.
Source (Tohoku University, “Let It Flow: Recreating Water Flow for Virtual Reality”, 20.09.2023)
Paper: Chu, K., Huang, J., Takana, H. and Kitamura, Y., 2023. Real-Time Reconstruction of Fluid Flow under Unknown Disturbance. ACM Transactions on Graphics.
