Автоматизація оцінювання якості 3D-моделей за допомогою нейронних  мереж: підвищення об’єктивності та ефективності роботи викладача

Юрій Прусак; Наталя Гісcовська

Юрій Прусак НЛТУ України, Львів, Україна https://orcid.org/0000-0003-3349-4468
Наталя Гісcовська НЛТУ України, Львів, Україна https://orcid.org/0009-0006-1054-2411

Ключові слова: нейронні мережі, штучний інтелект, 3D-модель, автоматизація оцінювання, об’єктивність оцінювання.

Анотація

В умовах війни в Україні підвищення ефективності викладання 3D-моделювання для студентів Комп’ютерних наук є критичним, що вирішується шляхом автоматизації оцінювання за допомогою нейронних мереж. Цей підхід усуває суб’єктивність і трудомісткість ручної перевірки, зосереджуючись на строгих технічних стандартах 3D-моделей (топологія, UV-розгортки, оптимізація). Спеціалізовані архітектури нейромереж ідентифікують та локалізують артефакти, надаючи миттєвий, конструктивний зворотний зв’язок і забезпечуючи об’єктивність оцінювання. Таким чином, викладач звільняється від рутинної технічної перевірки, концентруючись на концептуальних та дизайнерських аспектах роботи.

Посилання

[1] Wang Y., Sun Y., Liu Z., Sarma S. E., Bronstein M. M., Solomon J. M. (2019). Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds. Association for Computing Machinery, New York, United States – Volume 38, Issue 5, Article: 146, Pages 1–12;
[2] Sun Ch., Xia F., Wang Y., Liu Y., Qian W., Zhou A. (2018). A deep learning model for automatic evaluation of academic engagement. L@S ’18: Fifth (2018) ACM Conference on Learning @ Scale, London, United Kingdom. Association for Computing Machinery, New York, United States – Article: 31, Pages 1–4;
[3] Wang H., Zhang J. (2022). A Survey of Deep Learning-Based Mesh Processing. Communications in Mathematics and Statistics. Springer – 14 February 2022, Volume 10, pages 163–194;
[4] Eltaief А., Ben Amor S., Louhichi B., Alrasheedi N., Seibi A. (2024). Automated Assessment Tool for 3D Computer-Aided Design Models. Applied Sciences. – May 2024. Volume 14, Issue 11, Article: 4578, Pages 1–18.