Как алгоритмы машинного обучения используются для создания цифровых двойников?

Алгоритмы машинного обучения используются для создания цифровых двойников, которые представляют собой виртуальные копии физических объектов, устройств или процессов. sber.pro

Некоторые способы применения машинного обучения в создании цифровых двойников:

• Сканирование внешности и голоса. habr.com 3D-сканеры и высокоточные камеры фиксируют мельчайшие детали внешности, включая текстуру кожи, морщины и мимику. habr.com Для записи голоса используются алгоритмы машинного обучения, которые анализируют тональность, акцент и характерную интонацию. habr.com
• Моделирование поведения. habr.com Машинное обучение используется для анализа повседневных действий человека. habr.com Например, нейросети обучаются по видеозаписям, чтобы воссоздать стиль общения или привычные жесты. habr.com
• Эмоциональная симуляция. habr.com Используются модели глубокого обучения, такие как GPT-3 или GPT-4, которые помогают цифровому двойнику имитировать эмоциональные реакции в различных ситуациях. habr.com
• Прогнозирование. sber.pro companies.rbc.ru Цифровой двойник «обучается» на истории функционирования объекта и способен прогнозировать поведение установки в будущем, оптимизировать технологические параметры, интерпретировать причинно-следственные связи, подсказывать оптимальные режимы работы в реальном времени. companies.rbc.ru