AI-система для AR/VR
AR/VR без AI — статичний досвід. З AI — динамічне оточення, яке реагує на користувача, адаптує складність, генерує контент у реальному часі. Ми проектуємо AI-шар поверх існуючих XR-платформ або будуємо нові продукти з AI в основі.
Архітектурні паттерни
Adaptive Environments: ML-контролер середовища реагує на поведінку користувача: швидкість руху, напрямок погляду (eye tracking), паузи, рівень стресу (пульс через wearables). Середовище адаптується в реальному часі — освітлення, щільність об'єктів, темп повісті.
Procedural Content Generation:
- Infinite terrain через GAN-based height map generation
- Object population з урахуванням semantic rules (ліс = дерева + кущі + камені у правильних пропорціях)
- NeRF-based scene reconstruction з 2D-фото для швидкого створення VR-оточень
Intelligent Avatars / NPCs:
- LLM-based діалог з NPC (локальний Llama 3 8B для real-time без lag)
- Emotion recognition через facial tracking → адаптивна відповідь NPC
- Spatial audio with AI mixing (FMOD + ML-контролер)
Computer Vision для AR:
- Plane detection + semantic segmentation (ARKit/ARCore + custom NN)
- Object recognition та tracking для interactive overlays
- Hand tracking (MediaPipe) для gesture-based interaction
Стек технологій
Unity (ML-Agents, Barracuda) та Unreal Engine 5 (NeuralNetworkInference plugin) як основні платформи. OpenXR для кросс-платформенності. ONNX Runtime для inference моделей прямо в движку.
Конвеєр розробки
Тижні 1–3: XR requirements analysis. Визначення AI use cases з найбільшим impact. Вибір платформи та пристроїв-цілей (Quest 3, Vision Pro, HoloLens 2, WebXR).
Тижні 4–9: Розробка AI-модулів: генеративний контент, adaptive systems, NPC інтелект. Інтеграція з XR-платформою.
Тижні 10–14: Оптимізація продуктивності під цільові пристрої. VR вимагає стабільних 72–120 fps — latency бюджет крайне обмежений. Квантизація моделей, ONNX export, on-device inference.
Тижні 15–18: User testing. Попередження motion sickness через аналіз рухів користувача. Фінальна оптимізація.
Обмеження продуктивності
| Пристрій | Inference Budget | Рекомендовані моделі |
|---|---|---|
| Meta Quest 3 | 5–10 TOPS | MobileNet, EfficientDet, TFLite |
| Apple Vision Pro | 38 TOPS (Neural Engine) | CoreML, BNNS |
| PC VR (RTX 4080) | ~60 TOPS | ONNX, будь-які <7B параметрів |
| HoloLens 2 | 4 TOPS | Quantized MobileNet, TFLite |
Приклади проектів
Промислові AR-тренажер з AI-асистентом (скорочення часу навчання на 40%), VR-терапія з адаптивною системою експозиції (валідовано в 3 клініках), AR-навігація на складі з real-time object detection.