Los ganadores del desafío SHARP de Artec 3D y la Universidad de Luxemburgo se anuncian en la CVPR de Nueva Orleans
Luxemburgo, 20 de junio de 2022 | El 19 de junio de 2022, se anunciaron los ganadores del tercer Concurso y Taller de Recuperación de Formas a partir de Escaneos 3D de Textura Parcial (SHARP) en la animada e icónica ciudad de Nueva Orleans. Este concurso anual es cofundado y dirigido por el líder mundial en tecnología de escaneo 3D Artec 3D, y el Centro Interdisciplinario de Seguridad, Fiabilidad y Confianza (SnT) de la Universidad de Luxemburgo con el fin de avanzar en inteligencia artificial y aprendizaje automático con el procesamiento de datos 3D, y promover la tecnología 3D como un aspecto académico esencial.
En enero de este año se anunciaba el concurso, comenzaba la competición y los equipos se ponían manos a la obra. En junio y en el marco de la Conferencia de Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones (CVPR), los tres equipos finalistas presentaron sus trabajos antes de anunciarse los resultados.
Representando a Artec 3D y entregando los premios (un total de 8.000 euros) estuvieron virtualmente los copresidentes de SnT, Djamila Aouada (SnT) y Kseniya Cherenkova (Artec 3D, SnT).
Este concurso anual fomenta el desarrollo de métodos innovadores para la obtención de escaneos 3D completos a partir de datos incompletos, a través de dos retos: la obtención de escaneos parciales con textura y la recuperación de bordes afilados.
El reto: Precisión mediante algoritmos
Mediante estos trabajos, los equipos tuvieron que recuperar con precisión una malla texturizada 3D completa a partir de un escaneo 3D parcial en el primer reto, y en el segundo (utilizando un escaneo de un objeto 3D con bordes suavizados) reconstruir el modelo CAD correspondiente como una malla triangular con bordes afilados que se ajusten a los bordes afilados reales.
En el primer reto, los participantes debían crear un algoritmo superior al algoritmo de referencia de Artec 3D para dos pruebas: la primera, que requería la recuperación de escaneos texturizados de personas a partir de adquisiciones parciales, la ganó el equipo de la Universidad Tecnológica de Dalian (China), y la segunda ("recuperación de escaneos texturizados de objetos a partir de adquisiciones parciales, utilizando un conjunto de datos que contenía más de 2.000 objetos con diferentes niveles de complejidad en cuanto a textura y geometría") la ganó ETH Zurich (Suiza).
El segundo reto fue una modalidad fuera de competición que permitió a todos los equipos competir entre sí y contra los anfitriones. Aquí, el equipo de la Universidad Tecnológica de Dalian volvió a ser el mejor en la Prueba 2, mientras que el equipo de Artec + SnT mantuvo el liderazgo y permaneció invicto en la Prueba 1.
Nuevos avances en el procesamiento de datos 3D
Gleb Gusev, director de Tecnología de Artec 3D, dijo: "La comunidad de IA/ML ya ha alcanzado grandes logros en el manejo de datos de 1 y 2 dimensiones, tales como el habla, el texto y las imágenes, usando redes neuronales. Pero, trabajar con datos 3D es mucho más difícil ya que es una cosa completamente diferente y todavía es un territorio muy nuevo."
En cuanto a la importancia de este proyecto y a las posibilidades que puede ofrecer la inteligencia artificial, añadió: "Al impulsar y patrocinar estos concursos, estamos haciendo avanzar la concepción de los datos 3D al siguiente nivel, en el que podremos conseguir muchas más cosas, como la obtención automática de datos y la conversión automática de mallas a CAD mediante el uso de algoritmos basados en la inteligencia artificial".
Durante más de cinco años, Artec 3D, líder del sector con sede en Luxemburgo, trabaja en colaboración con SnT para desarrollar proyectos de investigación académica y asociaciones educativas. Desde su lanzamiento en 2009, SnT ha seguido investigando internacionalmente en tecnologías de la información y la comunicación con el fin de crear un impacto socioeconómico significativo. Desde su colaboración con Artec 3D en 2017, los proyectos de investigación se han enfocado en mediciones corporales, colaboraciones educativas, seguridad (reconocimiento facial 3D), y mucho más.
