Abstract
Цифрлық егіздер азық-түлік өнеркәсібі кәсіпорындарының үдерістерін оңтайландыру мен тиімділігін арттырудың маңызды құралына айналуда. Бұл виртуалды модельдер күрделі 3D деректерді өңдеу және талдау үшін жоғары есептеу қуатын талап етеді. Мақалада азық-түлік өнеркәсібі кәсіпорны үшін цифрлық егізді әзірлеуде 3D тереңдетілген оқытуды жеделдету мақсатында PyTorch3D кітапханасын қолдану зерттеледі. PyTorch3D 3D деректермен жұмыс істеуге арналған қуатты құралдарды, соның ішінде дифференцияланатын рендеринг пен нүктелік бұлттарды өңдеуді ұсынады, бұл модельдерді оқыту мен қолдануға кететін уақыт пен ресурстарды айтарлықтай қысқартады. Мақалада PyTorch3D-дің негізгі функционалдық мүмкіндіктері талқыланып, цифрлық егіздерді құру процесіне оның интеграциясының мысалдары келтірілген және кітапхананың дәстүрлі тәсілдермен салыстырғандағы тиімділігі бағаланған. Өндірістік үдерістерді нақты уақыт режимінде модельдеу мен симуляциялау үшін терең нейрондық желілерді қолдануға ерекше назар аударылған. Зерттеу нәтижелері PyTorch3D-дің модельдердің өнімділігі мен дәлдігін арттырып, 3D деректерді жылдамырақ өңдеуді және өндіріс шарттарының өзгеруіне жүйенің икемделуін қамтамасыз ететінін көрсетеді. Бұл нәтижелер PyTorch3D-дің цифрлық егіздерді әзірлеу саласындағы әлеуетін атап көрсетіп, азық-түлік өнеркәсібінде автоматтандыру мен оңтайландырудың жаңа мүмкіндіктерін ашады.