Skip to content
DSML.KZ
Publications

Article · Вестник КазАТК · May 31, 2025

PYTORCH3D ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ ТАҒАМ ӨНЕРКӘСІБІ КӘСІПОРНЫНЫҢ ЦИФРЛЫҚ ЕГІЗІН ДАМЫТУДА 3D ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ПРОЦЕСІН ЖЕДЕЛДЕТУ

Gulshat A. Amirkhanova, Tomiris Nurgazy, Alina Raeva, Alikhan Amirkhanov, Дария Ертаева

Tomiris Nurgazy
Open via DOIPDF

Abstract

Цифрлық егіздер азық-түлік өнеркәсібі кәсіпорындарының үдерістерін оңтайландыру мен тиімділігін арттырудың маңызды құралына айналуда. Бұл виртуалды модельдер күрделі 3D деректерді өңдеу және талдау үшін жоғары есептеу қуатын талап етеді. Мақалада азық-түлік өнеркәсібі кәсіпорны үшін цифрлық егізді әзірлеуде 3D тереңдетілген оқытуды жеделдету мақсатында PyTorch3D кітапханасын қолдану зерттеледі. PyTorch3D 3D деректермен жұмыс істеуге арналған қуатты құралдарды, соның ішінде дифференцияланатын рендеринг пен нүктелік бұлттарды өңдеуді ұсынады, бұл модельдерді оқыту мен қолдануға кететін уақыт пен ресурстарды айтарлықтай қысқартады. Мақалада PyTorch3D-дің негізгі функционалдық мүмкіндіктері талқыланып, цифрлық егіздерді құру процесіне оның интеграциясының мысалдары келтірілген және кітапхананың дәстүрлі тәсілдермен салыстырғандағы тиімділігі бағаланған. Өндірістік үдерістерді нақты уақыт режимінде модельдеу мен симуляциялау үшін терең нейрондық желілерді қолдануға ерекше назар аударылған. Зерттеу нәтижелері PyTorch3D-дің модельдердің өнімділігі мен дәлдігін арттырып, 3D деректерді жылдамырақ өңдеуді және өндіріс шарттарының өзгеруіне жүйенің икемделуін қамтамасыз ететінін көрсетеді. Бұл нәтижелер PyTorch3D-дің цифрлық егіздерді әзірлеу саласындағы әлеуетін атап көрсетіп, азық-түлік өнеркәсібінде автоматтандыру мен оңтайландырудың жаңа мүмкіндіктерін ашады.

Smart Agriculture and AIAdvanced Neural Network Applications3D Shape Modeling and Analysisdigital twinfood industry3D deep learning

More by Tomiris Nurgazy