// Pseudocode – v. 0.0.0.0 – bozza di partenza – Luigi Usai – 31 Luglio 2022 Quartucciu
// Creare una I.A. che da un’immagine crei la sua realtà virtualizzata in un linguaggio predefinito scelto come partenza, ad esempio il VRML.
creazioneDb( ) {
perOgni mondoVirtuale
creaImmagine( );
genera database con legame diadico mondoVirtuale –> immagineCreata;
// partendo da 3 assi, in 3D, fai ruotare l’immagine N volte;
cicla creando milioni di immagini ruotando gli assi della realtà virtuale;
scattaScreenshot( );
ruotaUnAsse(x OR y OR z);
scattaScreenshot( );
ruotaUnAsse(x OR y OR z);
scattaScreenshot( );
[… … …]
}
creato il db, alimenta una rete neurale;
fornisci una immagine qualsiasi e chiedi al programma di estrarre la sua relativa realtaVirtuale( );
connettitiAlWeb( );
scaricaMondiVirtuali( );
ripeti procedura creazioneDb( );
Linguaggio di programmazione: python
Librerie per I.A.: Keras, Tensorflow
Python
# Pseudocode – v. 1.0 – Luigi Usai – 9 Febbraio 2024, Quartucciu
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
# Creazione del database per collegare mondi virtuali alle immagini
def crea_database():
mondi_virtuali = ["Città futuristica", "Foresta incantata", "Deserto alieno"]
immagini_creati = []
for mondo in mondi_virtuali:
immagine = crea_immagine(mondo)
immagini_creati.append(immagine)
return mondi_virtuali, immagini_creati
# Generazione di un'immagine virtuale a partire dal mondo virtuale
def crea_immagine(mondo_virtuale):
# Qui dovresti implementare la logica per creare un'immagine virtuale
# a partire dal mondo specificato (ad esempio, usando VRML o altre tecnologie).
# Per ora, generiamo un'immagine casuale come esempio:
immagine_virtuale = np.random.rand(128, 128, 3) # Immagine 128x128 RGB
return immagine_virtuale
# Addestramento di una rete neurale per estrarre la realtà virtuale da un'immagine
def addestra_rete_neurale(immagini_creati):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(len(immagini_creati), activation='softmax'))
# Qui dovresti caricare i dati di addestramento e addestrare il modello
# utilizzando le immagini create e le rispettive etichette di mondi virtuali.
return model
# Estrazione della realtà virtuale da un'immagine
def estrai_realtà_virtuale(model, immagine_input):
# Qui dovresti utilizzare il modello addestrato per predire il mondo virtuale
# corrispondente all'immagine di input.
# Per ora, restituiamo un mondo virtuale casuale come esempio:
mondi_virtuali = ["Città futuristica", "Foresta incantata", "Deserto alieno"]
indice_predetto = np.random.randint(len(mondi_virtuali))
mondo_predetto = mondi_virtuali[indice_predetto]
return mondo_predetto
# Esempio di utilizzo
if __name__ == "__main__":
mondi, immagini = crea_database()
modello = addestra_rete_neurale(immagini)
immagine_input = np.random.rand(128, 128, 3) # Immagine di input casuale
mondo_predetto = estrai_realtà_virtuale(modello, immagine_input)
print(f"L'immagine corrisponde al mondo virtuale: {mondo_predetto}")