La realidad virtual sigue siendo un concepto “prometedor”, pero aún no es perfecto, y hay muchas cosas que las empresas deben hacer para que sea más popular.
Muchas de estas fallas se pueden resolver con el aprendizaje automático.
Estas son algunas de esas fallas que corrige el aprendizaje automático:
- ¿Cómo explicarías la probabilidad condicional y el teorema de Bayes a un niño?
- ¿Cómo son convexos los métodos del núcleo?
- ¿Me pueden ayudar a encontrar e identificar mi idea de doctorado? (¿Aprendizaje profundo y análisis de Big Data Twitter Sentiment?)
- ¿Tiene sentido usar redes neuronales convolucionales en la identificación biométrica humana basada en ECG?
- Cómo construir un modelo de regresión lineal en el aprendizaje automático
1) Resultados de búsqueda: muchas empresas sociales y empresas de motores de búsqueda están considerando implementar su plataforma en Realidad Virtual debido a su creciente prevalencia.
Por lo tanto, estas empresas necesitan Realidad Virtual para personalizar la experiencia de cada usuario.
2) Calibración: la calibración es necesaria para los auriculares VR para que el usuario no se enferme o se maree, y se puede hacer más eficiente mediante el uso del aprendizaje automático.
En una entrevista con el CTO de Lucid VR, el entrevistador y el CTO discutieron las aplicaciones del aprendizaje automático en VR. (Si desea saber más que el resumen que estoy proporcionando, puede consultar el podcast).
Afirmó (aproximadamente a las 3:00) que el aprendizaje automático es necesario para calibrar los auriculares VR con el tiempo para que el usuario reciba la misma experiencia cada vez.
La calibración registra la respuesta de los usuarios a los movimientos y restablece el dispositivo a la configuración óptima después de un tiempo.
3) VR Gaming: lo has adivinado: el aprendizaje automático será muy importante para los videojuegos VR.
Por ejemplo, los desarrolladores de realidad virtual han estado hablando de cambiar la intensidad de un videojuego en función de la respuesta del usuario.
Aunque el algoritmo de aprendizaje automático incorporará elementos en el juego, también incorporará respuestas físicas al juego.
Los niveles de estrés también pueden ser muy importantes para medir en los videojuegos debido a razones de salud.
Dado que la realidad virtual es una experiencia tan inmersiva, las personas pueden experimentar traumas graves o problemas médicos si el juego se configura en un modo determinado. Por lo tanto, los creadores del juego disminuyen el nivel de intensidad si el usuario muestra signos de trauma o estrés al jugar.
4) Navegación: VR, similar a las gafas de Google, será extremadamente difícil de navegar.
Por lo tanto, el aprendizaje automático puede ayudar al usuario a desplazarse por diferentes elementos u opciones sugiriéndole uno.
Sería una gran molestia mover la cabeza hacia un lado cada vez que quisiera ir a otra opción, por lo que sería más eficiente para el usuario del auricular tener recomendaciones.
El aprendizaje automático puede usar datos históricos y de tendencias para ayudar al usuario a decidir qué quiere hacer a continuación y también llegar rápidamente allí.
En conclusión, hay muchos usos para el aprendizaje automático en realidad virtual porque la realidad virtual sigue siendo un concepto relativamente nuevo que puede utilizar procedimientos adaptativos.
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