في خطوة تكنولوجية رائدة، تم الإعلان عن منصة MetricAnything التي تعد إطاراً للعمل ما قبل التدريب لتقدير العمق القياسي من مصادر ثلاثية الأبعاد متنوعة ومتعكرة. تقدم هذه المنصة حلاً مبتكرًا للتحديات المرتبطة بالتقدير الدقيق للعمق، والتي كانت تصطدم بمشاكل تتعلق بالضوضاء غير المتجانسة في المستشعر، والتحيزات المعتمدة على الكاميرا، والغموض القياسي في البيانات الثنائية الأبعاد.

تتعاون منصة MetricAnything بشكل فعال مع مجموعة متنوعة من البيانات التي تشمل بيانات ثلاثية الأبعاد المستخرجة والمُلتقطة والتي تم إنتاجها باستخدام 10,000 نموذج كاميرا. في نهجها الجديد، تم تقديم ما يسمى بالموجه القياسي النادر، الذي يقوم بتخفيت بيانات العمق بشكل عشوائي ليكون بمثابة واجهة عالمية تفصل بين الأسباب المكاني واستجابة المستشعرات والانحيازات الناتجة عن الكاميرات.

استنادًا إلى بيانات مكونة من حوالي 20 مليون زوج من الصور والعمق، أظهرت المنصة، ولأول مرة، اتجاهاً واضحاً نحو التحجيم في مجال تقدير العمق القياسي. حيث يتمتع النموذج المدرب مسبقًا بقدرات هائلة تتضمن مهام مثل استكمال العمق، تحسين دقة الصورة، والدمج بين الرادار والكاميرا.

إن استخدام النموذج المدرب في توظيف في أوضاع متعددة، مثل تقدير العمق من صورة واحدة واسترجاع الخصائص الداخلية للكاميرا، قد أظهر قدرات متفوقة في إعادة بناء ثلاثية الأبعاد (3D) من عدة زوايا. كما يساهم استخدام النموذج المدرب مسبقًا لنموذج ViT من MetricAnything كمُشفر بصري في تعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة متعددة النماذج (Multimodal Large Language Model) في الذكاء المكاني.

تشير هذه النتائج إلى أن تقدير العمق يمكن أن يستفيد من القوانين التي تحكم نماذج القاعدة الحديثة، مما يفتح آفاقًا جديدة نحو فهم فعّال ومرن للعمق في العالم الحقيقي. أعلن كذلك أنه تم فتح مصدر منصة MetricAnything على الإنترنت لتشجيع البحوث المجتمعية، مما يعكس التزام الشركة نحو تطوير هذه التكنولوجيا ودعم المجتمع البحثي.