Der Algorithmus untersucht jeden Körper als eine Form, die aus Eckpunkten besteht – den Punkten, die beispielsweise das Netz oder das Skelettgerüst eines 3D-Modells darstellen. Das Ziel des Algorithmus besteht also darin, die energieeffizienteste Art und Weise zu bestimmen, wie sich eine Gruppe von Scheitelpunkten drehen oder verschieben kann.
Wenn sich ein Körper dagegen durch ein Vakuum oder ein dünnes Medium wie Luft bewegt – zum Beispiel ein Astronaut im freien Fall oder eine fallende Katze –, ist dieser Körper nicht annähernd so viel Widerstand und Bewegung ausgesetzt ist stattdessen seiner Trägheit ausgeliefert. Stattdessen minimiert der Algorithmus die kinetische Energie eines Körpers gemäß dem Eulerschen Prinzip der geringsten Wirkung.
Die kontraintuitiven und sehnigen Bewegungen von Schlangen, Stachelrochen und Fallschirmspringern stellen eine seltsame Art von Bewegung dar, die bekanntermaßen schwer zu simulieren, zu animieren oder vorherzusehen ist. Alle drei Arten der Fortbewegung – durch Sand, Meer und Luft – stellen eine Bewegung dar, die weder auf Flügeln noch auf Gliedmaßen beruht, sondern auf subtilen und manchmal plötzlichen Veränderungen der Körpergeometrie.
Bewegung aus Formänderung (SIGGRAPH 2023)
Unabhängig von der spezifischen Physik füttert ein Benutzer den Algorithmus mit einer Bildfolge. Stellen Sie sich eine Abfolge von vier verschnörkelten Formen vor, die von einem Animator erstellt wurden und sich jede vom anderen unterscheidet. Auch wenn der Animator nicht weiß, wie sich eine Form in die nächste verwandelt, ermittelt der Algorithmus physische Bewegungen im Raum, die der Formänderung entsprechen. Dabei kann der Algorithmus auch die Schwerkraft und bei viskosen Medien den Einfluss der Flüssigkeit auf die Form berücksichtigen.
Der Algorithmus der Forscher beschränkt sich derzeit darauf, Formänderungen zu finden. Was es nicht kann, was Gross jedoch hofft, bald ermöglichen zu können, ist, einen bestimmten Punkt A und Punkt B zu erfassen und einen bestimmten Bewegungsablauf zu finden, der eine Kreatur vom Anfang bis zum Ende bringt.
In naher Zukunft wollen Gross und seine Kollegen den Algorithmus zu einer vollwertigen Animationspipeline ausbauen. Gross stellt sich nämlich ein Modell für maschinelles Lernen vor, das ein Video eines sich bewegenden Tieres untersucht und eine Folge von 3D-Netzen extrahiert. Ein Animator könnte diese Netze dann in den Formänderungsalgorithmus einspeisen und eine Bewegung finden, die sie bewirkt.
Auch wenn der Animator nicht weiß, wie sich eine Form in die nächste verwandelt, ermittelt der Algorithmus physische Bewegungen im Raum, die der Formänderung entsprechen.
Der Algorithmus der Gruppe wurde kürzlich in der Zeitschrift ACM Transactions on Graphics veröffentlicht und online als ZIP-Datei verfügbar gemacht.
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Die Berlin-Pasadena-Gruppe habe in rund einer Woche eine frühe Version des Algorithmus zusammengehämmert, um das Zappeln eines Regenwurms zu simulieren. Die Forscher erkannten jedoch bald, dass sie auch andere Lebensformen simulieren konnten. Sie implementierten ihren Algorithmus in einer 3D-Modellierungsumgebung – Houdini von SideFX – und testeten ihn an einer Vielzahl computergestützter Kreaturen, deren Komplexität von einem Rohrstück mit 14 Scheitelpunkten über einen Fisch mit 160 Scheitelpunkten bis hin zu einem Fisch mit 600 Scheitelpunkten reichte -Vertex-Unterwasserroboter zu einem 7100-Vertex-Aal. Als der Algorithmus reale Lebewesen wie eine Samenzelle, einen Stachelrochen, eine Qualle, einen Taucher und eine fallende Katze untersuchte, entsprach seine Ausgabe weitgehend den Bildern aus der realen Welt.
„Wir haben mit Leuten von Disney gesprochen – sie sagten uns, dass das Animieren von Schlangen ziemlich eklig sei und eine Menge Arbeit für sie sei“, sagt Oliver Gross, Doktorand der Mathematik an der Technischen Universität Berlin, und der Zeitung s Hauptautor. „Wir hoffen, dies ein wenig zu vereinfachen.“
Gross sagt, seine Gruppe habe den Algorithmus ohne einen bestimmten Verwendungszweck entwickelt. Da sich die Forschung der Gruppe jedoch größtenteils auf Computergrafiken konzentriert, haben sie begonnen, über Anwendungen in diesem Bereich nachzudenken.
Jetzt haben Forscher vom Caltech und der Technischen Universität Berlin einen entscheidenden Algorithmus entwickelt, der solch seltsam komplexe Bewegungen endlich in ausdrucksfähige Formen bringen kann. Kurzfristig hofft das Team, Animatoren dabei zu helfen, solche seltsamen Kreaturen in das virtuelle Leben zu erwecken – und langfristig neue Fortbewegungsarten für Robotiker und andere Technologen zu ermöglichen, die neue Wege entwickeln, um Dinge in Bewegung zu setzen.
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In einer anderen Art von virtueller Welt stellt sich Gross auch vor, dass Roboterbauer den Algorithmus nutzen könnten, um die Grenzen und Fähigkeiten ihrer Maschine in der realen Welt zu verstehen. „Man könnte erste Tests am Computer durchführen, ob [der Roboter] diese gewünschten Bewegungen tatsächlich ausführen kann, ohne einen kostspieligen Prototypen bauen zu müssen“, sagt er.
Was „energieeffizient“ tatsächlich bedeutet, hängt von dem Material ab, durch das sich ein Körper bewegt. Wenn sich ein Körper durch eine viskose Flüssigkeit bewegt – etwa ein Bakterium oder eine Qualle, die durch Wasser schwimmt –, findet der Algorithmus Bewegungen, die über Reibung die geringste Energie in die Flüssigkeit abgeben, und folgt dabei einem Satz der Strömungsmechanik, der als Helmholtz-Prinzip bekannt ist .