Jehee Lee là một học giả nổi tiếng toàn cầu trong lĩnh vực đồ họa và hoạt hình máy tính và từng là giáo sư khoa Kỹ thuật máy tính, Đại học Quốc gia Seoul từ năm 2003. Ông đã đưa ra nhiều kết quả nghiên cứu đáp ứng các tiêu chuẩn toàn cầu trong các lĩnh vực như kiểm soát chuyển động dựa trên vật lý, học và sản xuất chuyển động dựa trên dữ liệu, và mô hình cơ thể con người thực tế. Ông cũng là chủ tịch của Hiệp hội Đồ họa Máy tính Hàn Quốc và SIGGRAPH Asia 2022 các tài liệu kỹ thuật. Vào năm 2019, ông đã thành công trong việc thể hiện các chuyển động cơ bắp của con người bằng công nghệ học tập sâu lần đầu tiên trên thế giới. Ông được bổ nhiệm làm CRO của NCSOFT vào tháng 4 năm 2022 để lãnh đạo tổ chức diễn hoạt (animation) và nghiên cứu và phát triển AI.
Ngành công nghệ diễn hoạt (animation) đang đối mặt với một bước ngoặt
Từng là Giáo sư của khoa Kỹ Thuật máy tính – Đại học quốc gia Seoul, Vậy thì lĩnh vực nghiên cứu chính của bạn là gì?
Mình đã học về đồ họa máy tính. Tôi thích vẽ tranh từ khi còn nhỏ nhưng không có tài năng. Mình đã suy nghĩ rất nhiều về việc mình phải làm gì, vì mình thích vẽ nhưng không có tài năng gì cả. Vì vậy tôi quyết định học đồ họa máy tính. Đồ họa máy tính được chia thành ba lĩnh vực chính, bao gồm mô hình hoá, diễn xuất và hoạt hình, và tôi là một trong những thành viên nghiên cứu hoạt hình khi lĩnh vực này mới bắt đầu phát triển.
Ban đầu, tôi nghĩ về các cách để tạo ra những thứ mới dựa trên dữ liệu chụp chuyển động và làm thế nào con người đi bộ với hai bàn chân sẽ không ngã và đi bộ trong khi giữ thăng bằng. Sau đó, tôi nghiên cứu sâu về mô hình con người và bắt đầu đào sâu hơn vào cấu trúc giải phẫu của chúng. Tôi nghiên cứu tín hiệu di chuyển các cơ và xương bắt đầu từ não và tạo ra các chuyển động phức tạp trên máy tính để đi, chạy và di chuyển. Tôi đã thực hiện nhiều nghiên cứu khác nhau trong 30 năm qua, và bản chất của chúng nằm ở chủ đề phong trào con người.
Chúng tôi được biết rằng bạn đã thực hiện nhiều nghiên cứu đa dạng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) như học sâu (deep learning)
Tôi từng nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc giải phẫu học của con người và bước đi của họ như một phần của dự án nghiên cứu. Thông qua mô hình giải phẫu học của một con người và phân tích chiều dài và góc độ của mỗi xương và chiều dài và sức mạnh sẵn có của mỗi cơ bắp, chúng ta có thể đại diện chúng trong một không gian véc – tơ rất dài với các tham số với hàng ngàn chiều không gian.
Trong trường hợp này, Deep learning sẽ học được cách vẽ bản đồ giữa các chiều không gian nêu trên và bước đi của một người. Thông qua việc lặp lại một số lượng lớn các bài học, chúng tôi có thể tạo ra một mạng lưới quy mô lớn được đào tạo để di chuyển người. Sử dụng mạng lưới được đào tạo trước này, những người không phải là chuyên gia học máy, bao gồm bác sĩ và người trong lĩnh vực y tế phục hồi và cơ học sinh học, có thể nhận ra tiềm năng vô hạn.
Chúng tôi cũng được biết về thành công của bạn trong việc mô phỏng lặp lại chuyển động cơ bắp bằng cách áp dụng công nghệ Deep Learning vào năm 2019. Bạn có thể giải thích thêm về dự án này không?
Nói một cách đơn giản, chúng tôi mô phỏng chuyển động của các cơ trong mỗi chuyển động của con người trong một môi trường ảo. Các cơ mà mọi người sử dụng khi đi, chạy, hoặc nâng một vật sẽ khác nhau, và chúng ta có thể trực quan chỉ ra mỗi cơ cử động như thế nào trong động tác nào. Điều quan trọng là phải xử lý được số lượng lớn các phép tính, và chúng ta có thể giải quyết vấn đề bằng cách áp dụng Deep Learning (học sâu)
Trong quá trình thực hiện dự án bạn có gặp khó khăn nào không?
Dự án liên quan đến một vấn đề khó khăn chưa được giải quyết trong 20 năm mặc dù đã có nhiều nỗ lực của nhiều người. Khi tôi nói rằng tôi sẽ bắt đầu dự án, mọi người xung quanh tôi đều cố gắng thuyết phục tôi không tham gia. Tuy nhiên, tôi đã bắt đầu dự án này và ‘cơn trợ’ là một trong những lý do quan trọng nhất thúc đẩy tôi thực hiện một thách thức như vậy. Tất nhiên, tôi có một cái nhìn sâu sắc nói với tôi rằng tôi có một cơ hội tốt để thành công trong dự án. Mặc dù tôi lo ngại rằng kết quả sẽ không thành công mặc dù dự án sẽ đòi hỏi sự tập trung và nỗ lực của tôi trong ít nhất mười năm và tự hỏi cuối cùng dự án sẽ mang lại cho tôi điều gì, nhưng tôi đã có can đảm để bắt đầu. Làm việc như một nhà nghiên cứu, tôi có thể cảm nhận được rằng mặc dù hiểu biết và hiểu biết sẽ rất quan trọng, nhưng sự can đảm sẽ giúp bạn không từ bỏ mặc dù thất bại và nỗ lực vô tận thậm chí còn quan trọng hơn.
Công nghệ diễn hoạt (animation) hiện đang được nghiên cứu tích cực và ứng dụng vào nhiều trò chơi. Bạn nghĩ như thế nào về sự phát triển của diễn hoạt trong ngành game (game animation) trong tương lai?
Tôi vừa đề cập đến rằng đồ họa máy tính có thể được chia thành ba lĩnh vực, và chất lượng mô hình và trình diễn trong các trò chơi liên tục được cải thiện, nhờ những công nghệ mới đã được giới thiệu trong vài thập kỷ qua. Trong khi đó, công nghệ trong lĩnh vực hoạt hình đã không được cải thiện nhiều trong 20 năm gần đây. Diễn hoạt (animation) cho phép chuyển động của mỗi nhân vật và được liên kết trực tiếp với logic chính. Do đó, không thể dùng dữ liệu dự phòng sau khi cố gắng thay đổi. Do đó, rất khó để thử những nỗ lực mới để phát triển công nghệ.
Tuy nhiên, công nghệ AI (Trí tuệ nhân tạo) bao gồm Deep Learning (Học sâu) đã phát triển và công nghệ diễn hoạt (animation technology) ứng dụng cho trò chơi đang phải đối mặt với một sự thay đổi. Hiện tại, các nhà hoạt động kết nối dữ liệu bắt chuyển động cá nhân với các chuyển động. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ có thể cải thiện hiệu quả trong toàn bộ quy trình nơi dữ liệu được thu thập và cung cấp thông qua máy tính sử dụng công nghệ học máy. Sự đổi mới sắp xảy ra. Điều quan trọng là ai sẽ là người thách thức đầu tiên tại thời điểm này, và kể từ khi tôi được bổ nhiệm làm CRO của NCSOFT, NC sẽ trở thành một người tiên phong trong việc lãnh đạo sự thay đổi này.
Theo bạn, sự thay đổi mạnh mẽ nhất mà có thể chúng t a sẽ trải qua là gì?
Vì mô phỏng vật lý của các nhân vật chính sẽ trở nên khả thi, chúng ta sẽ thấy những hình ảnh mới mà trước đây chưa từng có. Mô phỏng vật lý là mô phỏng hoạt hình dựa trên các quy tắc vật lý. Để áp dụng các quy tắc vật lý khác nhau mà chúng ta trải nghiệm trong thực tế cho môi trường ảo. Cho đến nay, mô phỏng vật lý trong các trò chơi chủ yếu được sử dụng để mô phỏng các vật thể xung quanh, bao gồm các bức tường sụp đổ và các vật thể lăn, và không được sử dụng trong các nhân vật chính. Tuy nhiên, vì công nghệ học tập sâu đang phát triển, chúng ta có thể nhìn thấy các nhân vật trong trò chơi và chuyển động của chúng hoàn toàn dựa trên mô phỏng vật lý trong tương lai gần.