علماء صينيون يمهدون الطريق لتطوير بشر رقميين أكثر واقعية عبر إنشاء قاعدة بيانات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للوجوه

شنتشن 6 مارس 2026 (شينخوا) طور علماء صينيون قاعدة بيانات ثلاثية الأبعاد (3D) عالية الدقة للوجوه وحققوا اختراقا في مجال النمذجة الشخصية، مما سيدعم بقوة تطوير أنظمة تفاعل الإنسان مع الحاسوب بطريقة أكثر طبيعية.

لتمكين البشر الافتراضيين من إظهار تعبيرات عاطفية واقعية، والتعرف على هويات البشر، وإظهار الذكاء المجسد، فإن التكنولوجيا الأساسية هي اكتشاف نقاط الوجوه الثلاثية الأبعاد.

غير أن هذا المجال يواجه تحديا رئيسيا يتمثل في نقص قواعد البيانات الواسعة والمصنفة بدقة للوجوه ثلاثية الأبعاد، إذ تعتمد معظم الخوارزميات الحالية الخاصة باكتشاف المعالم الوجهية على معلومات ثنائية الأبعاد أو على وجوه رقمية ثلاثية الأبعاد غير واقعية، الأمر الذي ظل يحد من دقة اكتشاف المعالم ويضعف قدرة النماذج على التعميم.

وفي هذا السياق، طور فريق بحثي من معهد شنتشن للتكنولوجيا المتقدمة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة فوجيان للتكنولوجيا شبكة انتباه رسومية جديدة مدمجة مع الانحناء (CF-GAT) قادرة على التنبؤ بمعالم الوجوه مباشرة عبر سحب النقاط الخام، ما يفتح المجال أمام الانتقال من النماذج الموحدة إلى نمذجة شخصية أكثر دقة وتخصيصا.

كما قام فريق البحث بتطوير نظام مخصص لالتقاط الوجوه ثلاثية ورباعية الأبعاد، وأجرى عملية جمع بيانات وفق معايير موحدة، ما أسفر عن إنشاء أكبر قاعدة بيانات عالية الدقة للوجوه ثلاثية الأبعاد الموصوفة بدقة في هذا المجال حتى الآن، إذ تضم نحو 200 ألف عملية مسح ثلاثي الأبعاد عالي الدقة للوجوه.

وعلى هذا الأساس، يتضمن نظام قاعدة البيانات أيضا مجموعة بيانات للوجوه ثلاثية الأبعاد متعددة التعبيرات، ومجموعة بيانات موحدة للمعالم الوجهية ثلاثية الأبعاد، ومجموعة بيانات لأجسام الإنسان ثلاثية الأبعاد عالية الدقة، ومجموعة بيانات للتعبيرات الوجهية الديناميكية رباعية الأبعاد.

وقال سونغ تشان، وهو أحد المشاركين في إعداد الدراسة "تقدم قواعد البيانات هذه دعما أساسيا لسلسلة التكنولوجيا الرئيسية للروبوتات الشبيهة بالإنسان، حيث توفر البيانات الأساسية للإدراك عالي الدقة ونمذجة التعبير وتوليد السلوكيات".

وأضاف سونغ أن هذه المجموعات البيانية ستدعم مستقبلا تطوير أنظمة الروبوتات الشبيهة بالإنسان المعتمدة على البيانات الضخمة، بما يسهم في بناء قدرات تفاعل أكثر طبيعية وذكاء بين الإنسان والروبوت.