Imaginez renverser un boîte pleine de briques Lego sur une table. Maintenant, faites un saut avec moi, enfilez vos lunettes de réalité augmentée imaginaires. La caméra dans les lunettes AR commencera immédiatement à cataloguer tous les différents types de briques devant vous, des différentes formes aux couleurs, offrant des suggestions sur les modèles que vous pouvez construire avec les pièces dont vous disposez. Mais attendez, quelqu’un est à la porte. Vous allez vérifier et revenez. Heureusement, vos lunettes n’ont pas besoin de renumériser toutes ces pièces. La RA sait ils sont assis sur la table où vous les avez laissés.
Cette capacité à se souvenir en permanence d’objets réels qui ont été scannés est le principal argument d’une nouvelle plate-forme logicielle AR appelée Perceptus de Singulos Research. Perceptus peut conserver ces objets en mémoire même si la caméra ne regarde plus directement la scène. Alors que vous vous dirigiez vers la porte, la plate-forme Perceptus n’arrêtait pas de penser à ce que vous pourriez construire d’autre avec les pièces sur la table. Cela n’a pas cessé de fonctionner simplement parce que vous ne regardiez plus les pièces.
« Lorsque nous sommes dans un espace AR, nous ne regardons pas toute la pièce d’un coup, nous n’en regardons qu’une partie », explique Brad Quinton, PDG de Singulos Research. « En tant qu’êtres humains, nous n’avons aucun problème avec l’idée qu’il existe des choses que nous ne pouvons pas voir pour le moment parce que nous les avons vues auparavant et que nous nous en souvenons. Une fois que vous avez une RA capable de comprendre ce qui vous entoure, elle peut se déclencher et faire des choses de manière proactive pour vous. »
Du moins, c’est l’idée. Perceptus agit comme une couche au-dessus des technologies AR existantes comme ARKit d’Apple ou ARCore de Google, que les développeurs utilisent aujourd’hui pour créer des applications AR. Mais beaucoup de choses doivent se passer dans les coulisses avant que cela puisse fonctionner sur votre smartphone ou votre tablette.
Le développeur de l’application fournit à Singulos Research des modèles 3D des briques Lego – ou de tout objet – qu’il souhaite que Perceptus détecte. La plate-forme utilise ensuite un type de processus d’apprentissage automatique dans lequel elle étudie toutes les différentes façons dont elle peut s’attendre à voir l’objet dans le monde réel, avec différentes conditions d’éclairage, sur différentes surfaces, etc. Perceptus est ensuite superposé à l’application du développeur, ce qui lui permet d’utiliser cette nouvelle compréhension d’objet. C’est le travail du développeur de s’assurer que l’application vous donne réellement des choses à faire avec les objets, comme la façon dont notre application Lego imaginaire pourrait suggérer des choses que vous pouvez construire en utilisant les briques qu’elle identifie.
La numérisation et l’identification d’objets sont encore des processus très manuels. Pour commencer, les développeurs d’applications qui octroient une licence à la plate-forme Perceptus devront fournir des modèles de conception assistée par ordinateur des objets qu’ils souhaitent mémoriser. Mais ces modèles CAO seront ajoutés à la bibliothèque de Singulos, et les futurs développeurs pourront parcourir les piles numériques pour trouver plus rapidement les objets dont ils ont besoin. Bientôt, Quinton s’attend à ce que Perceptus soit en mesure d’identifier une multitude d’éléments courants, d’autant plus qu’il existe déjà « un grand nombre de modèles 3D très précis disponibles » auprès des fabricants de jeux vidéo.