Il visual computing comprende i metodi computazionali e algoritmici per acquisire, elaborare, analizzare, sintetizzare e comprendere dati visivi come immagini, video o scene 3D. Questo campo unisce la visione artificiale, la computer grafica, la realtà virtuale e aumentata e l'analisi visuale dei dati. Si distingue da altri ambiti dell'informatica per la focalizzazione sulla comprensione e generazione di contenuti visivi, con forti basi nell'intelligenza artificiale, nella geometria algoritmica e nella percezione umana. Funziona utilizzando modelli matematici, algoritmi di machine learning e tecniche di rendering grafico per trasformare segnali visivi grezzi in rappresentazioni utili per macchine o esseri umani.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
Il visual computing viene impiegato nel riconoscimento di oggetti e volti per la videosorveglianza, nella ricostruzione 3D in architettura o medicina, nella sintesi di immagini per effetti speciali cinematografici, nella visualizzazione di dati scientifici e in interfacce immersive per la realtà virtuale e aumentata. I sistemi di guida autonoma, ad esempio, si basano sul visual computing per interpretare l'ambiente in tempo reale.
Principali strumenti software, librerie e framework
Tra gli strumenti principali ci sono OpenCV (libreria open source per la visione artificiale), TensorFlow e PyTorch (per l'addestramento di modelli di deep learning su immagini), Blender e Unity (per la sintesi di immagini e la realtà virtuale), oltre a VTK (Visualization Toolkit) per la visualizzazione scientifica. Framework specializzati come Open3D, PCL (Point Cloud Library) e Unreal Engine sono ampiamente utilizzati.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
I recenti progressi includono l'integrazione di modelli di deep learning generativi (diffusion, GANs) per la sintesi di immagini e video, il miglioramento delle architetture 3D convoluzionali per la comprensione spaziale e l'uso dell'IA per la compressione e la super-risoluzione delle immagini. Le principali tendenze riguardano la fusione multimodale (testo, immagine, suono), l'AI spiegabile applicata alla visione e l'ottimizzazione in tempo reale per applicazioni embedded (edge computing).