A Review on the Impact of AI in Computer Graphics Considering IoTs
Notice bibliographique
Résumé
Integrating Artificial Intelligence (AI) into computer graphics, combined with the Internet of Things (IoT), reshapes the landscape of visual content creation, processing, and application across diverse industries. AI-driven advancements in generative models, real-time rendering, and automated design tools enhance creativity, scalability, and efficiency. Simultaneously, IoT broadens the scope of computer graphics by delivering real-time, context-aware data from connected devices, enabling dynamic and interactive visualizations. This study investigates the profound impact of AI and IoT convergence on computer graphics. Emerging technologies, including augmented reality (AR) and virtual reality (VR), demonstrate the synergistic potential of AI and IoT in creating immersive, realtime environments for training simulations, urban planning, and interactive entertainment. Furthermore, IoT-enabled devices, such as smart home systems and wearables, leverage AI-enhanced graphics tools to deliver high-fidelity, adaptive visual interfaces. The findings suggest that integrating AI and IoT in computer graphics offers transformative possibilities for creating adaptive, interactive, and intelligent visual systems. However, addressing ethical concerns and promoting sustainable practices remain essential to ensuring equitable access and responsible utilization. The study addresses key challenges, including computational demands, data privacy, and ethical considerations, proposing solutions such as cloud-based resources, decentralized data systems, and AI-driven bias detection mechanisms. Finally, this paper emphasized the need for interdisciplinary collaboration among technologists, designers, and policymakers to unlock the full potential of AI and computer graphics integration with IoT while mitigating associated challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».