Donald Greenberg 在康奈爾大學的辦公室里度過了 54 年的計算職業(yè)生涯，他在這間辦公室里與 SIGGRAPH 與會者分享最新的工作進展。

在被問及設計的未來時，Donald Greenberg 舉起了一個人體主動脈的模型。

這位計算機圖形先驅在康奈爾大學的辦公室接受視頻采訪時說：“我兒子在成為克利夫蘭診所的血管內心外科醫(yī)生后，聘用了我的一名學生，使用 CAT 掃描并構建了主動脈瘤的數(shù)字 3D 模型。”

這些模型使定制支架非常適合患者，患者在植入支架后很快就可以出院。Greenberg 以此為例，說明了計算機圖形如何成為各種人類企業(yè)中的組成部分。

新的篇章

為了拓展前沿領域，他正基于當今構建逼真 3D 世界和數(shù)字孿生時使用的功能，為建筑設計課程打造新工具。它將定義一個整體流程，使得包括工程師和城市規(guī)劃人員在內的每個人都可以參與到設計中。

課程軟件仍處于概念階段，但他為此投入的熱情已溢于言表。從事這項由 NVIDIA 贊助的工作的計算機圖形教授 Donald Greenberg 說：“這是我的下一個大項目，我對此倍感興奮?！?/p>

他說：“NVIDIA 在硬件和軟件算法方面表現(xiàn)卓著，長期以來，他們最大的優(yōu)勢在于如何將這兩者融合在一起?！?/p>

Greenberg 設想了一個足夠開放的設計流程，讓關注經濟適用房的城市規(guī)劃人員、關注可持續(xù)生活方式的環(huán)?；顒尤耸亢拖胍私庑陆ㄖ赡軐Σ晒庠斐赡男┯绊懙泥従佣寄軈⑴c其中。

Greenberg 的課程涵蓋康奈爾大學的建筑、藝術、計算機科學、工程和商學系，他說：“我想讓不同學科的人匯聚一堂，這樣他們就可以同時從不同視角看待問題?！?/p>

使用 Omniverse 開展教學

自 1968 年 Greenberg 開始在康奈爾大學工程與建筑學院任教以來，多學科方法便一直為他的工作增添助力。而且，他一直非常關注最新技術。

如今，他的實踐擴展到激勵設計師和施工專家進入在 NVIDIA Omniverse 中使用逼真的圖形、仿真和 AI 構建的虛擬世界。

他說：“對于多個領域來說，Omniverse 擴展了使用 USD (Universal Scene Description)（由來自 Pixar 等公司的一些優(yōu)秀圖形人才開發(fā)）完成的工作，這是一個出色的現(xiàn)代協(xié)作環(huán)境?！?/p>

在 Greenberg 54 年的職業(yè)生涯中，他見證了計算技術百萬倍的進步，如果沒有這種進步，這種功能將不可能存在。

他回憶起自己在 1979 年的興奮之情，當時他購買了一臺 VAX-11/780 迷你計算機，這是他獲得的第一個系統(tǒng)，每秒可執(zhí)行 100 萬次指令。他在 SIGGRAPH 上發(fā)表過許多演講，他在其中一次演講中說到，設計師總有一天會擁有能夠達到 100 MIPS 的個人工作站。

見證百萬倍進步

事實證明，這一預測保守得幾乎令人感到尷尬。

他說：“現(xiàn)如今，我的計算機的性能比第一臺計算機強 1012 倍，我感覺自己就像是一個迎著潮汐沖浪的運動員，這也是我仍在教書的原因之一?！?/p>

這與位于紐約錫拉丘茲的通用電氣視覺仿真實驗室的系統(tǒng)相去甚遠，在 20 世紀 60 年代末，Greenberg 使用打孔卡進行編程，幫助創(chuàng)建了完全通過計算機圖形生成的第一批視頻之一。這部 18 分鐘的動畫花費了他和 14 名建筑專業(yè)學生兩年的時間創(chuàng)作，效果令觀眾贊嘆不已。

NASA 使用同一 GE 系統(tǒng)，培訓宇航員如何將阿波羅艙與月球著陸器對接。Greenberg 指出，宇航局是數(shù)字孿生的早期采用者之一，在阿波羅 13 號機組人員踏上登月之旅的兩天后，系統(tǒng)發(fā)生故障，數(shù)字孿生無疑挽救了他們的生命。

從草圖到數(shù)字孿生

對于 Greenberg 來講，這一切都歸結于計算機圖形的強大功能。

他說：“我喜歡畫畫，99% 的知識是通過我們的眼睛獲取的，我最近的項目主題是如何將素描或構想轉變?yōu)閿?shù)字孿生?！?/p>

他還表示，很遺憾今年無法親自參加 SIGGRAPH 大會，這成為他為數(shù)不多的幾個憾事之一。

這位 88 歲但仍坐在電腦前開拓進取的的老人說：“SIGGRAPH 已成為我最親密的朋友和合作者的學術家園，這是一個特立獨行的社區(qū)，也是我結識創(chuàng)造力強、想象力豐富且具備出色技術技能的人士的唯一地方，但我這個年紀不宜出遠門?！?/p>

Greenberg 說：“我正在處理一大堆工作，我稱之為搜尋問題的技巧，比如嘗試對視網(wǎng)膜如何看到圖像進行建模，我才剛開始這樣做。”

審核編輯：湯梓紅