פתרון חדשני לבעיה קלאסית בגרפיקה ממוחשבת

איך ניתן להציג אובייקטים תלת-מימדיים על המסך בצורה הטובה ביותר? הבעיה הזו מעסיקה את העוסקים בגרפיקה ממוחשבת – מיצרני משחקי מחשב ועד אנימטורים של דיסני – כבר למעלה משלושה עשורים. הדוקטורנט גיא פרגון, מקבוצת המחקר של פרופ' אופיר וובר, מציע פתרון חדשני לאחת הבעיות המרכזיות בתחום – בעיית שיטוח משטחים מתלת-מימד לדו-מימד. זאת, באמצעות רשתות נוירונים לצורך חיזוי מהיר של פתרון בעיות אופטימזציה מורכבות.

פרגון סיים תואר ראשון כפול בהנדסת מחשבים ופיסיקה, ולאחריו תואר שני עם תזה בהנדסת מחשבים במסלול ישיר. במסגרת עבודת הדוקטורט שלו בהנדסת מחשבים, הוא חוקר עיבוד דיגיטלי של גיאומטריה, ופיתח אלגוריתם לפתירת בעיה קלאסית בתחום הגרפיקה הממוחשבת: surface parameterization - שיטוח משטחים מתלת-מימד לדו-מימד. "במעבר מתלת-מימד לדו-מימד ובשיטוח הגופים הגיאומטריים או מתיחתם, נוצרות בעיות הנדסיות. אחת העיקריות שבהן היא עיוות גיאומטרי, שאי אפשר למנוע, אך ניתן למזער או לחסום. העיוות מוביל לפערים בין הצביעה המקורית שביצענו בדו-מימד, לבין התוצאה הסופית בתלת-מימד", מסביר פרגון. "הבעיה הזו מעסיקה חוקרים רבים בתחום, מכיוון שמחשבים נדרשים לפתור אותה בכל פעם שהם מציגים אובייקט על המסך, כמו למשל דמות של אדם במשחקי מחשב, סרט או אנימציה. כשמעוניינים להציג אובייקט תלת-מימדי, נדרשים לצבוע אותו או להדביק עליו תמונה, ואנחנו צריכים קודם כל לשטח אותו ולהפוך אותו לדו-מימדי, כיוון שזה מקל מאוד את מלאכת הצביעה, ולאחר שצובעים את המודל המשוטח משחזרים את הטקסטורה על פני המודל התלת-מימדי".

לדברי פרגון, כבר לפני כ-30 שנים החלו להתפרסם אלגוריתמים שמנסים להתמודד עם הבעיה זו, ועד היום מתפרסמים בכל שנה מאמרים חדשים שפותרים אותה ביעילות רבה יותר. "אבל למרות ההתקדמות, השיטות העדכניות שמצליחות לספק תוצאות פרקטיות ולמזער עיוותים בגישה הקלאסית נעשות בדרך כלל באופן איטרטיבי ואיטי", הוא אומר. "החידוש שלנו מבוסס על רשתות נוירונים. במחקר שלנו הראנו כיצד אפשר לאמן רשת נוירונים לחזות באופן מקורב את הפתרון הקלאסי – כלומר הרשת משמשת בתור חזאי מהיר לפתרון בעיית האופטימיזציה המסובכת. אמנם הפתרון שרשת הנוירונים חוזה הוא מקורב, ומעט מעוות יותר מהפתרון הקלאסי, אך הוא ניתן להשגה באופן מהיר משמעותית ביחס לפתרון הקלאסי. זאת משום שהרשת עושה שימוש ב GPU, שהוא כלי לחישובים מקביליים, וחיזוי הפתרון לכל משולש בנפרד נעשה במקביל".

האלגוריתם שפיתח פרגון, בהנחייתו של פרופ' וובר, הודגם במאמר המקצועי "Learning Metric Fields for Fast Low-Distortion Mesh Parameterizations", שהתקבל לכנס Eurographics 2025, שיערך בלונדון בחודש מאי הקרוב. "את הכנס מקיים ארגון שמקדם את המחקר בתחום הגרפיקה הממוחשבת, ובכלל זה את נושא העיבוד הדיגיטלי של גיאומטריה. המאמר יפורסם גם במגזין המקצועי הנחשב של הארגון, Computer Graphics Forum", אומר פרגון. "אני שמח על ההזדמנות להציג את המאמר ואת האלגוריתם שפיתחנו מעל הבמה המקצועית הזאת. השימוש ברשתות נוירונים לצורך הפתרון הוא חדשני, נותן תוצאות מהימנות, ופותח צוהר למחקר מתקדם בנושא".