L’apprentissage automatique et la 5G peuvent attirer plus de personnes dans le métaverse, brouillant les frontières entre les mondes virtuel et réel.
Le concept de métaverse est étroitement lié aux technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR), la blockchain, la 5G et l’Internet des objets (IoT).
Une technologie améliorée permettra aux avatars d’utiliser efficacement le langage corporel et de mieux transmettre les émotions humaines, produisant un sentiment de communication réelle dans un espace virtuel.
AR et VR ne seront pas les seuls composants critiques du métaverse, la 5G et l’apprentissage automatique sont également cruciaux.
Pourquoi tout le monde parle du métaverse ?
Source : Jon Radoff
le métaverse est une future itération d’Internet, composée d’espaces virtuels 3D liés dans un univers virtuel perçu. Dans un sens plus large, il peut ne pas se référer uniquement aux mondes virtuels mais à tout le spectre de la réalité augmentée et virtuelle.
Crédit d’image: Unit 2 Games Limited
Les utilisateurs peuvent interagir avec des objets numériques 3D et des avatars virtuels 3D les uns des autres d’une manière complexe qui imite le monde réel.
L’idée du métaverse a été inventée pour la première fois par l’écrivain de science-fiction Neal Stephenson au début des années 90 et a finalement été développé en partie par des sociétés comme Second Life, Decentraland, Microsoft et, plus récemment, Meta.
Dans ce monde virtuel, les gens peuvent interagir, tenir des réunions, acheter une propriété et bien plus encore.
L’apprentissage automatique et la 5G peuvent faire passer le métaverse au niveau supérieur
Le concept de métaverse s’appuie sur la réalité augmentée et virtuelle (AR/VR) en combinaison avec l’apprentissage automatique, la 5G, la internet des objets (IdO) et chaîne de blocs pour créer un monde numérique évolutif.
L’apprentissage automatique est défini comme le domaine de l’IA qui applique des méthodes statistiques pour permettre aux systèmes informatiques d’apprendre à partir des données vers un objectif final.
Les types d’apprentissage automatique comprennent l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement.
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Apprentissage supervisé : un algorithme d’apprentissage qui fonctionne avec des données étiquetées (annotées). Les algorithmes d’apprentissage supervisé peuvent utiliser la classification ou la prédiction numérique. La classification (régression logistique, arbre de décision, KNN, forêt aléatoire, SVM, Naive Bayes, etc.) est le processus de prédiction de la classe de points de données donnés. par exemple apprendre à classer les fruits avec des images étiquetées de fruits comme pomme, orange, citron, etc. Des algorithmes de régression (régression linéaire, KNN, Gradient Boosting & AdaBoost, etc.) sont utilisés pour la prédiction de valeurs numériques continues.
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L’apprentissage non supervisé est un algorithme d’apprentissage permettant de découvrir des modèles cachés dans des données non étiquetées (annotées). Un exemple est la segmentation des clients en différents clusters. Les exemples incluent le clustering avec K-Means et la découverte de modèles. Une technique puissante issue du Deep Learning, connue sous le nom de Generative Adversarial Networks (GAN), utilise un apprentissage non supervisé.
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Apprentissage semi-supervisé : est un algorithme d’apprentissage uniquement lorsqu’une petite fraction des données est étiquetée. Un exemple est fourni par DataRobot « Lorsque vous n’avez pas suffisamment de données étiquetées pour produire un modèle précis et que vous n’avez pas la capacité ou les ressources pour en obtenir plus, vous pouvez utiliser des techniques semi-supervisées pour augmenter la taille de vos données d’entraînement . Par exemple, imaginez que vous développez un modèle pour une grande banque destiné à détecter la fraude. Certaines fraudes que vous connaissez, mais d’autres cas de fraude sont passés à votre insu. Vous pouvez étiqueter l’ensemble de données avec les cas de fraude dont vous avez connaissance , mais le reste de vos données restera sans étiquette. »
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L’apprentissage par renforcement implique le Q-Learning et implique qu’un agent prenne les mesures appropriées afin de maximiser une récompense dans une situation particulière. Il est utilisé par un agent intelligent pour déterminer le comportement optimal ou le chemin que l’agent doit suivre dans une situation spécifique.
Apprentissage automatique joue un rôle majeur dans les applications quotidiennes via la reconnaissance faciale, la recherche vocale, le traitement du langage naturel (NLP), l’informatique plus rapide et toutes sortes d’autres processus sous le capot. Il a le potentiel d’analyser d’énormes volumes de données à la vitesse de l’éclair pour générer des informations et stimuler l’action, ce qui peut améliorer considérablement l’interaction des utilisateurs dans le métaverse.
La 5G est la technologie sans fil de cinquième génération. Il peut fournir une vitesse plus élevée, une latence plus faible et une plus grande capacité que les réseaux 4G LTE.
L’impact de la 5G sur le métaverse est clairement l’augmentation du nombre d’appareils pouvant être connectés au réseau. Tous les appareils connectés sont capables de communiquer entre eux en temps réel et d’échanger des informations.
La 5G est jusqu’à 20 fois plus rapide que la 4G, elle offre plus que des vitesses plus rapides. En raison de sa faible latence, les vitesses 5G permettront aux développeurs de créer des applications qui tirent pleinement parti des temps de réponse améliorés, y compris la transmission vidéo en temps quasi réel pour les événements sportifs ou à des fins de sécurité.
La combinaison de la 5G et de l’apprentissage automatique est vraiment transformatrice. Le remplacement des algorithmes sans fil traditionnels par des algorithmes avancés d’apprentissage automatique réduira considérablement la consommation d’énergie et améliorera les performances des réseaux 5G qui prennent en charge un environnement métaverse.
Un élément clé du puzzle du métaverse est que les organisations ont besoin de données avancées pour créer des équipements électroniques spécifiques qui aideront tout le monde à se connecter au métaverse. Pour le moment, les casques VR ou les lunettes AR sont encore au mieux des produits expérimentaux. L’apprentissage automatique peut aider les organisations à créer des appareils VR et AR modernes, qui continueront de s’améliorer.
Conclusion
Apprentissage automatique et 5G pourrait rendre le métaverse viral, car ce sont déjà deux des technologies les plus perturbatrices que le monde ait connues depuis des décennies.
Afin de porter le concept de métaverse à un autre niveau, la connexion Internet doit s’améliorer dans le monde entier. Alors que les réseaux 5G sont sur le point de se déployer dans de nombreux pays, un réseau Internet plus rapide est nécessaire pour se connecter de manière transparente. L’apprentissage automatique en est également à ses balbutiements.
UNE changement culturel dans le monde de la technologie doit se produire pour attirer plus d’utilisateurs. La pandémie de covid-19 joue également un rôle majeur car les gens ne sont pas prêts pour un monde numérique perturbateur, la patience est la clé ici. De meilleurs dispositifs de réalité virtuelle et augmentée sont nécessaires.
Le concept de métaverse pourrait échouer s’il est précipité et que les entreprises et les utilisateurs ne sont pas préparés pour la prochaine version d’Internet.
Le défi technologique le plus difficile de notre époque consiste peut-être à intégrer un superordinateur dans la monture de lunettes d’apparence normale.
Marc Zuckerberg
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