KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ game PC, console, retro online và phần mềm hữu ích

Trong bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo, Gemini — nền tảng ngôn ngữ và thị giác của Google — đang mở rộng khả năng từ nhận diện ảnh phẳng sang hiểu biết không gian ba chiều. Khả năng "3D Spatial Understanding" cho phép mô hình không chỉ nhìn mà còn xác định vị trí, trỏ đến các điểm trong không gian và suy luận mối quan hệ giữa các vật thể theo cách gần với trực quan con người. Công nghệ này hứa hẹn thay đổi cách AI hỗ trợ thiết kế, thực tế tăng cường, robot và mô phỏng môi trường phức tạp.

Khả năng hiểu không gian 3D của Gemini dựa trên việc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu và phương pháp học sâu. Thay vì xử lý ảnh 2D thuần túy, hệ thống huấn luyện trên tổ hợp ảnh đa góc, mô hình sâu về hình học và dữ liệu điểm (point cloud), kết hợp với thông tin ngữ cảnh ngôn ngữ để hình thành biểu diễn không gian phong phú. Khi tiếp nhận đầu vào, Gemini có thể xác định các điểm mốc trong cảnh, ước lượng khoảng cách tương đối và nhận diện mối quan hệ không gian như "ở trên", "bên cạnh" hay "bên trong" giữa các vật thể.

Một điểm nổi bật là khả năng "chỉ" (pointing): thay vì chỉ trả lời bằng văn bản, model có thể trả về tọa độ hoặc đánh dấu các vị trí cụ thể trên mô hình 3D hoặc ảnh nhiều góc, hỗ trợ tương tác trực quan hơn cho người dùng. Kỹ thuật này dựa trên mô hình attention đa đầu và các lớp suy diễn hình học, kết hợp với learning-from-simulation để mô phỏng cách thức tương tác trong thế giới thật.

Ứng dụng tiềm năng của hiểu biết không gian 3D rất đa dạng: từ hỗ trợ thiết kế nội thất tự động, tối ưu hóa đường đi cho robot di động, đến nâng cao trải nghiệm AR/VR trong game và đào tạo. Trong ngành công nghiệp, Gemini có thể giúp tự động hóa việc lập bản đồ nội thất, phân tích môi trường xây dựng hoặc hỗ trợ cứu hộ trong điều kiện phức tạp.

Tuy nhiên, việc triển khai cũng đặt ra thách thức lớn. Độ chính xác trong ước lượng chiều sâu và vị trí phụ thuộc mạnh vào chất lượng dữ liệu huấn luyện; sai lệch trong dữ liệu có thể dẫn tới hậu quả thực tế khi ứng dụng vào robot hay phương tiện tự hành. Bên cạnh đó, các vấn đề về quyền riêng tư, ghi nhận không gian nội thất của người dùng và bảo mật dữ liệu cảm biến cần được xem xét kỹ lưỡng.

Gemini đang đưa AI tiến gần hơn đến khả năng mô phỏng trực quan của con người: hiểu bối cảnh không gian, chỉ dẫn bằng tọa độ và suy luận về mối quan hệ giữa các vật thể. Công nghệ này mở ra nhiều hướng ứng dụng hữu ích, đặc biệt trong thiết kế, tự động hóa và thực tế mở rộng. Song để đi từ nghiên cứu đến sản phẩm thực tế, còn cần cải tiến về dữ liệu, an toàn và tiêu chuẩn đánh giá hiệu năng không gian 3D.

Độc giả muốn tìm hiểu chi tiết kỹ thuật và demo có thể tham khảo bài phân tích: Analytics Vidhya — 3D Spatial Understanding with Gemini, trang tổng quan của Google về Gemini: Google AI, và các bài báo học thuật liên quan trên arXiv để xem nguyên lý và kết quả thử nghiệm chuyên sâu.