AI-система для AR/VR
AR/VR без AI — статичный опыт. С AI — динамическое окружение, которое реагирует на пользователя, адаптирует сложность, генерирует контент в реальном времени. Мы проектируем AI-слой поверх существующих XR-платформ или строим новые продукты с AI в основе.
Архитектурные паттерны
Adaptive Environments: ML-контроллер среды реагирует на поведение пользователя: скорость движения, направление взгляда (eye tracking), паузы, уровень стресса (пульс через wearables). Среда адаптируется в реальном времени — освещение, плотность объектов, темп повествования.
Procedural Content Generation:
- Infinite terrain через GAN-based height map generation
- Object population с учётом semantic rules (лес = деревья + кусты + камни в правильных пропорциях)
- NeRF-based scene reconstruction из 2D-фото для быстрого создания VR-окружений
Intelligent Avatars / NPCs:
- LLM-based диалог с NPC (локальный Llama 3 8B для real-time без lag)
- Emotion recognition через facial tracking → адаптивный отклик NPC
- Spatial audio with AI mixing (FMOD + ML-контроллер)
Computer Vision для AR:
- Plane detection + semantic segmentation (ARKit/ARCore + custom NN)
- Object recognition и tracking для interactive overlays
- Hand tracking (MediaPipe) для gesture-based interaction
Стек технологий
Unity (ML-Agents, Barracuda) и Unreal Engine 5 (NeuralNetworkInference plugin) как основные платформы. OpenXR для кросс-платформенности. ONNX Runtime для inference моделей прямо в движке.
Пайплайн разработки
Недели 1–3: XR requirements analysis. Определение AI use cases с наибольшим impact. Выбор платформы и устройств-мишеней (Quest 3, Vision Pro, HoloLens 2, WebXR).
Недели 4–9: Разработка AI-модулей: генеративный контент, adaptive systems, NPC интеллект. Интеграция с XR-платформой.
Недели 10–14: Оптимизация производительности под целевые устройства. VR требует стабильных 72–120 fps — latency бюджет крайне ограничен. Квантизация моделей, ONNX export, on-device inference.
Недели 15–18: User testing. Предотвращение motion sickness через анализ движений пользователя. Финальная оптимизация.
Производительные ограничения
| Устройство | Inference budget | Рекомендуемые модели |
|---|---|---|
| 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, любые <7B параметров |
| HoloLens 2 | 4 TOPS | Quantized MobileNet, TFLite |
Примеры проектов
Промышленный AR-тренажёр с AI-ассистентом (сокращение времени обучения на 40%), VR-терапия с адаптивной системой экспозиции (валидировано в 3 клиниках), AR-навигация в складе с real-time object detection.