Colaborar en objetos físicos de forma remota siempre ha sido un desafío, pero un nuevo sistema llamado SharedNeRF está cambiando el juego. Desarrollado por Mose Sakashita, un estudiante de doctorado en ciencias de la información, SharedNeRF permite a los usuarios manipular una vista en 3D de una escena, lo que hace tareas complejas como depurar hardware mucho más fácil.
Combinando técnicas avanzadas de renderizado de gráficos, SharedNeRF ofrece una nueva forma para que los usuarios remotos experimenten e interactúen con espacios físicos en tiempo real. Este sistema representa un cambio de paradigma en la colaboración remota, permitiendo a los usuarios trabajar en tareas que antes eran imposibles de transmitir a través de sistemas basados en video tradicionales.
El sistema aprovecha el renderizado fotorealista y dependiente de la vista para proporcionar una experiencia más inmersiva e interactiva para los usuarios remotos. Desarrollado durante una pasantía en Microsoft en colaboración con Andrew Wilson ’93, SharedNeRF está preparado para revolucionar la forma en que los equipos trabajan juntos a través de distancias.
Mientras SharedNeRF actualmente soporta la colaboración uno a uno, los investigadores imaginan expandir el sistema para acomodar a múltiples usuarios en el futuro. El trabajo futuro se centrará en mejorar la calidad de imagen y explorar experiencias inmersivas a través de tecnologías de realidad virtual y aumentada.
En las pruebas con siete voluntarios, SharedNeRF recibió comentarios positivos, con cinco voluntarios prefiriéndolo sobre las herramientas estándar de videoconferencia o el renderizado de nubes de puntos por sí solo. Los usuarios apreciaron la capacidad de cambiar puntos de vista de forma independiente, hacer zoom sobre detalles y tener un mejor control sobre lo que veían.
SharedNeRF representa un avance significativo en los sistemas de colaboración remota, ofreciendo a los usuarios una forma más interactiva y atractiva de trabajar juntos a través de distancias. A medida que la tecnología continúa evolucionando, SharedNeRF allana el camino para un trabajo en equipo más eficiente y efectivo, demostrando el potencial de innovación en técnicas de gráficos por computadora y renderizado.
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