許多 80 年代的孩子會記得會出現(xiàn)在商場和拱廊中的各種全息電子游戲。我們中的許多人都認為未來會充滿全息游戲和電影，但這并沒有發(fā)生。麻省理工學院開發(fā)了一種使用人工智能實時創(chuàng)建全息內容的生成全息圖的新方法。這種新方法稱為張量全息術，可以在智能手機或筆記本電腦上運行。

麻省理工學院的研究人員表示，當前的 VR 頭顯會讓用戶感到不適，因為 VR 在固定 2D 顯示器上模擬 3D 觀看。研究人員認為，一種更好的觀看 3D 內容的方式可能是為數(shù)字世界重新制作的全息圖。全息圖可以通過根據(jù)觀看者的位置改變視角來提供 3D 世界的出色表現(xiàn)。這一事實允許眼睛調整焦深以交替聚焦于前景和背景。

研究人員一直致力于制作計算機生成的全息圖，但該過程需要一臺超級計算機來運行大量物理模擬。這不僅很耗時，而且導致結果不太逼真。麻省理工學院的新方法幾乎可以瞬間產(chǎn)生全息圖。它使用基于深度學習的方法，該方法足夠高效，可以非?？焖俚卦诠P記本電腦或智能手機上運行。

該項目的首席研究員、麻省理工學院研究員梁石表示，張量全息術最終可以將商用全息顯示器的十年目標變?yōu)楝F(xiàn)實。施還認為，這一進步可以將全息技術帶入 VR 和 3D 打印等領域。全息圖對每個光波的亮度和相位進行組合編碼，以更準確地描述場景的視差和深度。

計算機生成的全息要求場景中的每個點具有不同的深度，因此無法將相同的操作應用于所有場景，從而顯著增加了復雜性。傳統(tǒng)的全息圖需要集群超級計算機來運行基于物理的模擬，并需要幾秒鐘或幾分鐘來生成單個全息圖像。該團隊的深度學習方法可加速計算機生成的全息圖，從而實現(xiàn)實時全息圖生成。