Abstrato

Machine Learning 2018: Simulação de multidões: Visão geral e aplicações - Leonel Antonio Toledo Daaz - Monterrey Institute of Technology and Higher Education

Leonel António Toledo Daaz

A reconstituição em grupo pode ser classificada em dois territórios distintos e mais extensos. O primeiro destaca a autenticidade dos ângulos de conduta, isto é normalmente feito utilizando perceções 2D básicas, como sistemas de teste de compensação, modelos de grupo sociológicos ou modelos dinâmicos de grupo. Por lá, as práticas reproduzidas são comummente abordadas a partir de uma gama extremamente restrita e controlada (por exemplo, indivíduos simplesmente a tentar deixar uma estrutura ou indivíduos a enquadrar estruturas de grupo semelhantes a anéis) com esforços para aprovar quantitativamente a correspondência dos resultados com as verdadeiras percepções de circunstâncias específicas. No território subsequente, o objetivo fundamental é a representação de alto nível (por exemplo, criação de filmes e jogos para PC), mas na maior parte a autenticidade do modelo de conduta não é a necessidade. O que é significativo é um resultado visual persuasivo, que é conseguido de forma incompleta pelos modelos de conduta, em parte pela intercessão humana no procedimento de criação. Um grupo virtual deve ter uma ótima aparência e ser vivificado de uma forma concebível. Recriar grupos densos formados por milhares de pessoas virtuais é estranho sem o guia de estratégias de nível de detalhe (LOD). A necessidade de estruturas inteligentes para taxas de arestas constantes implica que um determinado número de polígonos possa ser mostrado pelo motor de ilustrações em cada aresta de uma recriação. Desta forma, as redes com uma elevada contagem de polígonos frequentemente devem ser desembaraçadas para atingir taxas de exibição satisfatórias. A reprodução em grupo tem ganho atenção ultimamente na indústria de filmes e jogos de computador, mas ainda existem aplicações mais extensas em que a recreação em enxame está relacionada. O tratamento da agorafobia, o legado virtual, o arranjo urbano, a reprodução de tráfego podem ser algumas utilizações deste exame e os governos e as empresas privadas, por exemplo, organizações de jogos de computador ou filmes, podem lucrar com isto. movimento (ou dinâmica) de um número descomunal de entidades ou personagens. É comummente utilizado para criar cenas virtuais para meios visuais, como filmes e videojogos, e também é utilizado em treino de crise, arquitetura e planeamento urbano e simulação de evacuação. Para uma renderização realista e rápida de uma multidão para meios visuais ou cinematografia virtual, são utilizadas a redução da complexidade da cena 3D e a renderização baseada em imagens, enquanto as variações na aparência ajudam a apresentar uma população realista. multidão, como nas simulações de evacuação, os agentes simulados podem ter de navegar em direção a um objetivo, evitar colisões e exibir outros comportamentos semelhantes aos humanos. Muitos algoritmos de segmentação de multidões são desenvolvidos para direcionar multidões simuladas para os seus objetivos de forma realista. São pesquisados ????alguns sistemas mais gerais que podem suportar diferentes tipos de agentes (como carros e peões),diferentes níveis de abstração (como individual e contínuo), agentes que interagem com objetos inteligentes e dinâmicas físicas e sociais mais complexas. As simulações de multidões e grupos estão a tornar-se cada vez mais importantes na indústria dos jogos de computador e na simulação de emergência. As aplicações vão desde o entretenimento a utilizações mais sérias, como o comportamento dos peões no mundo ou em situações de pânico. Este artigo resume uma síntese do que foi eliminado nos últimos anos neste campo, discutindo os vários aspectos envolvidos, desde as ciências sociais à implementação da modelação e simulação em PC utilizando Sistemas Multi-Agente. É proposta uma estrutura apoiada no trabalho de Fangqin e Aizhu com extensões para incorporar alguns aspetos do BDI. Trabalhos futuros incluem a ampliação das funcionalidades do modelo e a implementação de um protótipo para validação da metodologia proposta.

Biografia:

Leonel Antonio Toledo Díaz doutorou-se no Instituto Tecnológico de Estudos Superiores de Monterrey Campus Estado do México em 2014, onde é atualmente professor a tempo inteiro. De 2012 a 2014 foi Professor Auxiliar e investigador. Dedicou a maior parte do seu trabalho de investigação à simulação de multidões e à otimização de visualizações. Trabalhou no Centro de Supercomputação de Barcelona utilizando processadores gráficos de uso geral para gráficos de alto desempenho. O seu trabalho de tese foi utilizado ao nível de detalhe para criar multidões animadas variadas. Os seus interesses de investigação incluem simulação de multidões, animação, visualização e computação de alto desempenho.