机器心脏报告
作者:杜伟
从学术界到工业界,MIT博士与太极作者胡远明完成了无缝对接。今年3月完成博士学业后,胡远明选择回国创业,成立了太极图文(Taichi
图形)公司,担任联合创始人兼首席执行官。
2019年5月,麻省理工学院
CSAIL二年级博士生胡远明建立了一个名为“太极”的开源计算机图像库,展示了各种场景的酷炫模拟效果,让读者对什么是计算机图形学有了更深入的了解。目前,图书馆在
GitHub上已经有13.2k星了。
后来,胡远明联合其他研究者,推出了自动微分版的DiffTaichi——微分太极。该框架可以实现基于太极图的自动微分,在物理仿真优化中具有较高的性能和灵活性。这意味着太极已经从计算机图形学进入了机器学习领域。他还用“太极”写了“冰冻”特效,只用了
99行代码,知乎赞过万。
2021年3月,胡远明通过麻省理工学院电气工程与计算机科学(EECS)博士论文答辩,决定自己创业。据了解,胡博士创办的公司叫
太极图形(Taichi Graphics),他将担任公司联合创始人兼 CEO.太极图形团队(北京)领衔
开发开源基础设施太极(Taichi)编程语言,专注于图形学、编译器、高性能计算以及人工智能相关技术.
胡博士本人也现身知乎,呼吁志同道合的人加入他的团队。对于胡远明的创业,网友们也给予了非常高的期待,希望“引领中国图形软件的发展,为中国图形带来新的潮流”。」
对于网友关注的官方编辑器、代码推广、调试栈等技术细节,胡远明表示,团队壮大后,会努力提升调试用户体验。
此外,著名计算机图形学学者、北京大学教授陈宝泉也呼吁胡远明博士创业。据他说,"胡渊鸣博士期间即获头部资本投资,刚刚回国落户北京创业"。
胡渊鸣简介
个人主页:https://yuanming.taichi.graphics/
胡远明从小就对计算机表现出极大的兴趣,并因在2012年全国高中学科奥林匹克(信息学)竞赛中的优异成绩被送入清华大学。
2017年7月,胡以优秀毕业生身份毕业于清华大学,本科毕业论文主要研究利用强化学习和对抗学习的自动照片后处理(在SIGGRAPH 2018
在大会上发表)。在微软亚洲研究院与林瑞麟博士实习期间,从事深度学习和计算机视觉相关工作。之后,胡进入麻省理工学院攻读硕士学位。
2018年11月,胡在Wojciech Matusik教授指导下完成硕士论文。
2021年3月,胡顺利通过麻省理工学院分校博士论文答辩,其博士论文《太极高绩效与
面向稀疏量化视觉的可微编程语言
计算回顾和讨论了太极可视化计算编程语言的一系列作品,包括太极的设计动机和工程实践。目前,胡远明还没有发表博士论文的正式文件。
项目介绍
胡远明对计算机图形学的兴趣始于对“材料点法”(MPM)的研究,这是由苏尔斯基等人首先提出的。
1995年发明,在影视特效领域广受青睐。迪士尼动画电影《冰雪奇缘》采用了这种技术。然而,早期的MPM非常缓慢,比如迪士尼工程师。
阿列克谢气孔钦(约瑟夫特兰的学生)曾提到,艾尔莎在《冰雪奇缘》穿越雪景,在星团中逃跑。
整整一个星期。
图源:https://www.youtube.com/watch?v=1ES2Cmbvw5o
于是,2017 年大四暑假,胡渊鸣设计了一个新算法 Moving Least Squares MPM (MLS-MPM),不仅性能较之前的 SOTA
提升了两倍,而且代码短了很多,更加容易实现。这项成果在 SIGGRAPH 2018 会议上发表。
部分动图展示。
之后,为了进一步证明 MLS-MPM 方法的易用性,并使各个平台的玩家都能编译、运行其代码,胡渊鸣使用 88 行 C++ 代码实现了独立的 MLS-MPM
demo,并几乎成了入门 MPM 的必备参考实现。
2017 年暑期结束后,胡渊鸣进入 MIT 攻读博士,创建了基于 MLS-MPM 的 ChainQueen(乾坤)可微软体物理引擎,通过求解 MLS-MPM
的导数,实现了只用梯度下降优化神经网络控制器(neural network controller)。这项研究在 ICRA 2019
会议上发表,并凭此获得了硕士学位。
从 2019 年 1 月开始,胡渊鸣便一直在做太极(Taichi)编程语言,一种为高性能计算机图形设计的编程语言,相关研究在 SIGGRAPH Asia
2019 会议上发表。2020 年,“胡渊鸣”
等推出了自动微分版本的太极――微分太极(DiffTaichi)。这一框架可以基于太极实现自动微分,在物理模拟优化方面有很高的性能和灵活性。这意味着太极从计算机图形学进入了机器学习的领域。此外,胡渊鸣还使用
99 行代码实现了《冰雪奇缘》。
愿胡博士的创业一路顺畅!
参考链接:
https://github.com/taichi-dev/taichi
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605