Аналіз застосування штучного інтелекту для обробки даних 3D-сканування

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.027017

Анотація

У статті розглядається застосування штучного інтелекту (ШІ) для обробки даних 3D-сканування як перспективного напряму у галузі цифрових технологій. Основну увагу приділено глибокому аналізу сучасних методів обробки, таких як усунення шуму, сегментація та реконструкція 3D-об’єктів за допомогою моделей глибокого навчання. Виявлено ключові переваги інтеграції ШІ у 3D-робочі процеси, включаючи підвищення точності, автоматизацію аналізу та зменшення потреби у ручному втручанні. Проаналізовано обмеження існуючих моделей, зокрема залежність від великих обсягів анотованих даних, проблеми узагальнення на реальні сценарії та високу обчислювальну складність. Запропоновано низку практичних рекомендацій щодо ефективного впровадження ШІ в проєкти 3D-сканування: від вибору моделей до побудови гібридних робочих процесів. Результати роботи становлять цінність для фахівців, що працюють у сферах промислової візуалізації, охорони здоров’я, архітектурної реконструкції та збереження культурної спадщини. Зроблено висновки щодо напрямів подальших досліджень, які можуть сприяти розробці масштабованих, стійких та універсальних моделей для практичного застосування в умовах реального світу.

Ключові слова: штучний інтелект; 3D-сканування; аналіз 3D-даних; комп’ютерні технології; глибоке навчання; машинне навчання; нейронні мережі; обробка даних.