将四个人工智能模型相结合,提供终极的沉浸式可视化和建模体验

结合四个人工智能模型,实现极致沉浸式可视化和建模体验

深入了解这个名叫HandMol的新免费应用程序如何通过整合6种现代计算机技术实现分子结构的沉浸式协作可视化和建模 – 全部都在网页和多设备中

HandMol将WebXR、VR头盔原生支持的AI手追踪、AI大语言模型辅助的语音识别、基于AI的分子力学和WebRTC相结合,以实现分子图形和建模中的沉浸式双用户交互。图片由作者使用自己的软件中拍摄的快照组成。

在这篇新博客文章中,我描述了我们创建的名为HandMol的基于Web的工具的过程,该工具整合了各种基于人工智能的工具和技术,使一个或多个用户能够用手和口头命令进行交互,使用分子力学在沉浸式的三维环境中查看和操纵分子系统。我的目的不是为化学家描述HandMol的能力(这在 专门的预发表稿件中已经涵盖),而是解释它是如何结合了六种非常现代的计算机技术,其中四种是基于人工智能的:WebXR、AI动力学手追踪、AI大语言模型辅助的语音识别、快速准确模拟分子物理的AI系统,以及多用户间的通信WebRTC。此外,整个程序完全在网页上运行,更具体地说是在客户端上运行,这具有多个优点,如本文中讨论的。除了本文中的众多技术解释之外,我希望它能实现更广泛的目标,即激发类似的整合所有这些现代技术,值得高科技科幻秀般的革命,以提升生产力、学习、培训、工作和娱乐的无缝人机交互。

目录

引言