人工智能学习模拟树木如何根据环境生长和塑造

普渡大学计算机科学系和数字林业研究所的一个研究小组与德国基尔大学的合作者SörenPirk发现，人工智能可以模拟树木的生长和形状。

DNA分子在一个微小的亚细胞包中编码树木的形状和环境响应。在受DNA启发的工作中，计算机科学教授BedrichBenes和他的同事开发了新颖的人工智能模型，将编码树形所需的信息压缩为兆字节大小的神经模型。

训练后，人工智能模型会对树木的本地发展进行编码，可用于生成具有数GB详细几何形状的复杂树木模型作为输出。

在两篇论文中，一篇发表在ACMTransactionsonGraphics上，另一篇发表在IEEETransactionsonVisualizationsandComputerGraphics上，Benes和他的合著者描述了他们如何创建树模拟AI模型。

“人工智能模型从大数据集中学习，以模仿内在发现的行为，”贝内斯说。

非基于人工智能的数字树模型相当复杂，涉及考虑许多相互影响的非线性因素的模拟算法。建筑和城市规划以及游戏和娱乐行业等领域都需要此类模型，以使设计更真实地吸引潜在客户和受众。

在与人工智能模型合作近10年之后，Benes期望他们能够显着改进数字树双胞胎的现有方法。然而，模型的大小令人惊讶。“这是复杂的行为，但它已被压缩为相当少量的数据，”他说。

研究人员使用深度学习(人工智能中机器学习的一个分支)来生成枫树、橡树、松树、胡桃树和其他有叶和无叶树种的生长模型。深度学习涉及开发软件，训练人工智能模型通过连接的神经网络执行指定的任务，试图模仿人脑的某些功能。

Benes说：“虽然人工智能似乎已经变得普遍，但到目前为止，它在与自然无关的3D几何建模方面大多被证明非常成功。”其中包括与计算机辅助设计和改进数字制造算法相关的努力。