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认识帮助微软打造FlightSimulator世界的创业公司铬铁

发布时间:2022-09-15 19:29:29 来源:凡尔机械网

认识帮助微软打造Flight Simulator世界的创业公司

微软的新型Flight Simulator是一项技术奇迹,为该类型树立了新标准。但是,为了重现一个真实而生动的世界,并在合适的位置包含数十亿栋建筑物,Microsoft和Asobo Studios依靠多个合作伙伴的工作。

其中之一是来自格拉茨的小型奥地利初创公司Blackshark.ai,该团队只有约50人,借助AI和云中的大量计算资源,重建了世界各地的每个城镇中国机械网okmao.com。

在推出新的飞行模拟器之前,我们与Blackshark的联合创始人兼首席执行官Michael Putz坐下来讨论与Microsoft合作的问题。 以及公司的广阔视野。

Blackshark实际上是游戏工作室Bongfish的衍生产品,Bongfish是《坦克世界:前线》,《越野摩托车疯狂》和Stoked单板滑雪游戏系列的开发商。正如普茨告诉我的那样,实际上是斯托克(Stoked)使公司迈向了成为黑鲨鱼的道路。

“我们在2007年进行的首批游戏之一是名为Stoked and S Stoked Bigger Edition的单板滑雪游戏,这是首批具有完整360度高山运动的游戏之一,您可以使用直升飞机飞来飞去并降落,降落到处走下去,”他解释说。“这座山本身是按照程序建造和描述的,而且程序上也完成了植被,其他滑雪板和小动物的障碍物的安置。然后我们更多地参与了赛车,射击,驾驶类型的比赛,但我们仍然对位置定位和描述有这种想法。”

邦菲什(Bongfish)在《战车世界》上工作时回到了这个想法,这仅仅是因为制作一张如此巨大的地图来手工放置每块岩石的过程非常耗时。

基于此经验,Bongfish开始建立内部AI团队。该团队使用了许多机器学习技术来构建一个系统,该系统可以从设计者如何构建地图中学习,然后在某个时候构建自己的AI创建的地图。实际上,在Microsoft介入之前,该团队最终将其用于某些项目。

“我偶然遇到一个来自微软的人,他正在寻找一个工作室来帮助他们开发新的Flight Simulator。新的Flight Simulator模拟器的核心思想是使用Bing 地图作为运动场,地图作为背景,”普茨解释说。

但是Bing Maps的摄影测量数据仅产生了400个城市的精确1:1副本,尽管对于地球上的绝大多数而言,该数据都不存在。Microsoft和Asobo Studios需要一个用于构建其余部分的系统。

这是Blackshark进来的地方。对于Flight Simulator,该工作室使用2D卫星图像重建了15亿座建筑物。

现在,尽管普茨说他偶然碰到了微软团队,但还有很多。当时,格拉茨有一个Bing Maps小组,他们开发了第一批相机和3D版本的Bing Maps。而谷歌地图赢得了市场,必应地图凭借其3D地图实际上击败了Google。微软随后在格拉茨成立了一个研究中心,当该中心关闭时,亚马逊和其他公司进来抢购本地人才。

普茨说:“因此,我们很容易在屋顶重建工作中填补博士学位之类的职位。” “我什至不知道它存在,但这正是我们所需要的-我们找到了其中两个。

“很容易看出为什么很难从2D地图重建3D建筑。即使弄清楚建筑物的确切轮廓也不容易。

“在Flight Simulator中,我们基本上要做的是先查看区域,二维区域,然后找出建筑物的占地面积,这实际上是计算机视觉任务,” Putz说。“但是,如果建筑物被一棵树的阴影所遮挡,我们实际上需要机器学习,因为这样一来,就不再清楚建筑物的组成部分是什么,而不是由于阴影的重叠而导致的—而是机器学习完成了其余部分建筑的一部分。那是一个非常简单的例子。”

尽管Blackshark也能够依靠其他一些数据,包括照片,传感器数据和现有的地图数据,但它必须基于很少的信息来确定建筑物的高度及其某些特征。

显而易见的下一个问题是计算建筑物的高度。如果存在现有的GIS数据,那么这个问题很容易解决,但是对于世界上大多数地区来说,这些数据根本不存在或不容易获得。对于这些区域,团队将拍摄2D图像并在图像中寻找提示,例如阴影。但是,要确定基于阴影的建筑物的高度,则需要一天中的时间,并且Bing Maps图像实际上并没有加上时间戳。对于公司正在处理的其他用例,Blackshark拥有这一点,这使事情变得容易得多。这就是机器学习再次出现的地方。

普茨指出:“机器学习的道路略有不同。” “我们认为,它还可以看到阴影,因为它是一个黑匣子,我们并不真正知道它在做什么。” 而且,如果您看的是平坦的屋顶,例如摩天大楼还是购物中心。两者的屋顶大多都是平的,但是摩天大楼上的屋顶家具与购物中心上的屋顶家具不同。当您以正确的方式标记它时,这将有助于AI学习。”

然后,如果系统知道给定区域内购物中心的平均高度通常为三层,则可以使用该高度。

Blackshark公开谈论的一件事是它的系统会出错-如果您购买了Flight Simulator,您会发现某些建筑物的放置方式存在明显的错误。实际上,普茨告诉我,他认为该项目中最艰巨的挑战之一就是说服公司的开发合作伙伴和微软让他们使用这种方法。

“您正在谈论15亿座建筑物。在这些数字下,您将无法再进行传统的问答。如果像AI一样在统计基础上进行开发,传统的指点法(例如Halo级别)或您说“此像素不好,请修复它”的东西实际上是行不通的。因此,可能有20%的建筑物已经关闭-实际上我在飞行模拟器中就是这种情况-但没有其他方法可以应对这一挑战,因为外包给手工建造15亿座建筑物的只是物流服务级别以及预算级别,都不可行。”

随着时间的推移,该系统也将得到改善,并且由于Microsoft从Azure将大量数据流传输到游戏中,因此用户肯定会看到随着时间的变化。

不过,贴标签仍然是团队仅需训练模型所要做的工作,实际上,这是Blackshark取得了很大进展的领域,尽管Putz对此不多透露,因为这是公司秘密的一部分。这也是它仅用50个人就能完成所有这些工作的主要原因之一。

他说:“数据标签并不是我们合作伙伴的优先事项。” “因此,我们使用了自己的实时标记,基本上由两个或三个人标记整个星球[…]它为数据分析人员提供了非常强大的工具和用户界面。基本上,如果数据分析人员想要检测到一艘船,他会告诉学习算法这艘船是什么,然后他会在样本图像中立即获得检测到的船的输出。”

然后,分析人员可以从那里训练算法,以更好地检测特定对象,例如本例中的船或Flight Simulator中的购物中心。普茨还指出,其他地理空间分析公司倾向于专注于特定领域,而公司的工具与所分析内容的类型无关。

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