
เมื่อพูดถึงเครื่องมือค้นหา ย่อมต้องนึกถึง Google ที่ได้ครองพื้นที่นี้เป็นเวลานานที่สุด ในขณะที่ก็มีเครื่องมือค้นหาอื่น ๆ ให้บริการเช่นเดียวกับ ดังนั้น Google จึงต้องคิดค้นนวัตกรรมเครื่องมือค้นหาเพื่อให้ผลลัพธ์และประสบการณ์ที่ดีขึ้นแก่ผู้ใช้
ในปัจจุบันเมื่อเราต้องการค้นหาบางสิ่งทางออนไลน์ เราพิมพ์และค้นหาไม่ว่าจะเป็นบทความ,ผลิตภัณฑ์หรือวิดีโอ เป็นต้น ซึ่ง Google สามารถให้ผลลัพธ์เป็นข้อมูล 2 มิติเท่านั้น โดยในความเป็นจริงเศรษฐกิจกว่า 70% มีศูนย์กลางอยู่ที่สินค้าทางกายภาพ แต่มีซอฟต์แวร์น้อยกว่า 1% ที่สามารถให้ข้อมูล 3 มิตินี้ได้
โดยเร็ว ๆ นี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น เนื่องจาก Physna ซึ่งเดิมได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อปกป้องการออกแบบผลิตภัณฑ์จากการโจรกรรม ได้ทำการพัฒนาไปสู่เทคโนโลยีซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกทางเรขาคณิต 3 มิติชั้นนำของโลก
ซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกทางเรขาคณิต 3 มิติคืออะไร
จากข้อมูลของ Physna บริษัทเชื่อว่าคอมพิวเตอร์ควรได้รับการสอนให้คิดแบบ 3 มิติและอธิบายโลก 3 มิติที่แท้จริงที่เราอาศัยอยู่ในปัจจุบันได้อย่างถูกต้อง ด้วยการทำให้โมเดล 3 มิติได้รับการปฏิบัติและวิเคราะห์เช่นเดียวกับโค้ดอื่น ๆ ดังนั้นเทคโนโลยีของ Physna จะเชื่อมช่องว่างระหว่างโลกทางกายภาพกับโลกดิจิทัลของซอฟต์แวร์
ด้วยการเพิ่มความสามารถในการออกแบบ, การปฏิสัมพันธ์และวิเคราะห์โมเดล 3 มิติของโลก, ผู้คนจำนวนมากขึ้นจะมีความสามารถในการสร้างและขับเคลื่อนนวัตกรรมในการออกแบบผลิตภัณฑ์, การพิมพ์ 3 มิติ, AR กับ VR, เกม, การดูแลสุขภาพและอื่น ๆ
เมื่อปีที่แล้ว Physna ได้เปิดตัว Thangs ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหารูปทรงเรขาคณิตตัวแรกของโลกสำหรับโมเดล 3 มิติ ตามรายงานเพียงไม่กี่วันหลังจากเปิดตัวแพลตฟอร์มนี้ถือว่าเป็นชุมชนออนไลน์ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับผู้สร้างโมเดล 3 มิติ โดย Physna ได้รวมอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ไว้ใน Thangs เพื่อปฏิวัติขั้นตอนการทำงานของการพิมพ์ 3 มิติ
ตามรายงานกล่าวว่า การใช้อัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกทางเรขาคณิตขั้นสูงเพื่อเข้ารหัสโมเดล 3 มิติให้เป็นข้อมูลโดยละเอียด โดยโมเดลดิจิทัลจะช่วยให้ Physna สามารถแสดงความแตกต่างและความคล้ายคลึงระหว่างโมเดลได้อย่างเฉพาะเจาะจงและแม่นยำ นอกจากนี้ยังรวมถึงโมเดลที่ไม่สมบูรณ์หรือแบบจำลองที่มีรูปแบบไฟล์ที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองเห็นส่วนประกอบทั้งหมดในชุดประกอบที่ซับซ้อนรวมถึงชิ้นส่วนที่อยู่ในส่วนอื่น ๆ
ความสวยงามของเทคโนโลยี AI ของ Physna คือ ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์การผลิต, ประเมินต้นทุน, วัสดุและค้นหาซัพพลายเออร์ที่ดีที่สุดได้อย่างรวดเร็ว ซอฟต์แวร์สามารถทำนายประสิทธิภาพของชิ้นส่วน โดยพิจารณาจากข้อมูลในอดีต, การเปลี่ยนแปลงการออกแบบและค้นพบข้อบกพร่องของการออกแบบก่อนที่จะผลิตแบบจำลอง
ภาพด้านบนแสดงโมเดลที่กำลังได้รับความนิยมและได้รับการค้นหาในเว็บไซต์ Thangs ซึ่งนับตั้งแต่เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2020 ผู้คนหลายแสนคนได้ใช้ Thangs เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานทุกอย่างตั้งแต่การออกแบบผลิตภัณฑ์ไปจนถึงการพิมพ์ 3 มิติ พร้อมความเข้ากันได้ของโมเดล AR / VR ในเร็ว ๆ นี้
ความสำเร็จของ Thangs นั้นเนื่องมาจาก Google ไม่มีฟังก์ชันในการค้นหาโมเดล 3 มิติ ซึ่งถึงแม้ว่า Google จะจัดทำดัชนีสำหรับข้อมูล 2 มิติ เช่น ข้อความและรูปภาพ แต่ Thangs ก็ทำสิ่งที่พิเศษกว่าด้วยวัตถุทางกายภาพและโมเดล 3 มิติ
ด้วยการทำความเข้าใจโครงสร้างทางกายภาพของโมเดล 3 มิติในไฟล์ประเภทต่างๆ Thangs จึงเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการออกแบบ 3 มิติรวมถึงการประกอบและชิ้นส่วนที่ซับซ้อนภายในชิ้นส่วนต่างๆ
ทีม Physna ยังคงเพิ่มคุณสมบัติอย่างรวดเร็วด้วยการประกาศการอัพเดตที่สำคัญของ Thangs รวมถึงการรองรับประเภทเนื้อหาที่ซับซ้อนมากขึ้นนอกเหนือจากโมเดล 3 มิติแบบธรรมดา ซึ่งตอนนี้ Thangs รองรับไฟล์ assembly จากแทบทุกแพลตฟอร์มทำให้ผู้ใช้สามารถอัพโหลด assembly ขนาดใหญ่ควบคู่ไปกับ assembly ย่อยและส่วนประกอบ ผู้ใช้สามารถดูว่าชิ้นส่วนทั้งหมดทำงานร่วมกันอย่างไรและผ่านอัลกอริธึมหลัก Physna ของ Thangs ในเวอร์ชันไลท์, โดยดูวิธีอื่น ๆ ในการสร้างโมเดล
และนี่คือจุดที่น่าสนใจ เมื่อตระหนักถึงศักยภาพของเทคโนโลยี การลงทุนจึงหลั่งไหลเข้ามาซึ่งทำให้ Physna เร่งการพัฒนาโดยหวังว่าจะกลายเป็นเครื่องมือค้นหาของ Google ในโลกทางกายภาพได้ในที่สุด และเราไม่แปลกใจเลยหากพวกเขาสามารถทำได้


Archive
- เมษายน 2022(1)
- มีนาคม 2022(39)
- กุมภาพันธ์ 2022(58)
- มกราคม 2022(56)
- ธันวาคม 2021(43)
- พฤศจิกายน 2021(61)
- ตุลาคม 2021(72)
- กันยายน 2021(65)
- สิงหาคม 2021(76)
- กรกฎาคม 2021(75)
- มิถุนายน 2021(83)
- พฤษภาคม 2021(61)
- เมษายน 2021(66)
- มีนาคม 2021(41)
- กุมภาพันธ์ 2021(44)
- มกราคม 2021(21)
- ธันวาคม 2020(13)
- พฤศจิกายน 2020(14)
- กันยายน 2020(1)
- สิงหาคม 2020(1)
- กรกฎาคม 2020(3)