SIGGRAPH เป็นงานประชุมวิชาการด้านคอมพิวเตอร์กราฟฟิกและการโต้ตอบที่มีชื่อเสียงโด่งดังที่สุดในสายนี้ โดยรอบปี 2016 งานดังกล่าวถูกจัดขึ้นที่มลรัฐแคลิฟอร์เนียในปลายเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมาครับ

จากงานวิจัยที่ขึ้นนำเสนอ 119 งาน เว็บไซต์ Co.Design ได้รวบรวมผลงานเด่นๆ มาแล้วจำนวนหนึ่ง แต่ผมคิดว่าบางชิ้นก็ยังไม่โดนใจพอ จึงได้คัดจนเหลือ 5 ชิ้นมาให้ชมดังนี้

Procedural Voronoi Foams for Additive Manufacturing

จากท่าทีของกระทรวงพาณิชย์ที่ผ่านมา เชื่อว่าตอนนี้คงไม่มีใครไม่รู้จักเครื่องพิมพ์สามมิติกันแล้ว แต่ถ้าได้ทดลองใช้งานจริงจะพบว่าโมเดลที่ได้จากเครื่องพิมพ์ทั่วไปนั้นมีความแข็งทื่อเท่ากันไปหมดทั้งชิ้น งานวิจัยจาก Disney Research ได้นำเสนอวิธีสร้างโมเดลที่แต่ละส่วนมีความยืดหยุ่นต่างกัน ดังเช่นตุ๊กตาในรูปที่สามารถผงกหัวได้เนื่องจากมีลำตัวโปร่งบาง ในขณะเดียวกันส่วนที่สำคัญอย่างใบหน้าก็ไม่เสียทรงเพราะใช้โครงสร้างที่แข็งแรงกว่านั่นเอง

CofiFab: Coarse-to-Fine Fabrication of Large 3D Objects

งานวิจัยชิ้นต่อมายังคงเล่นกับเครื่องพิมพ์สามมิติ แต่เปลี่ยนไปวิจัยในเชิงลดปริมาณหมึกพิมพ์ โดยใช้วิธีตัดแบ่งชิ้นงานออกเป็นชิ้นเล็กๆ หลายชิ้น พร้อมทั้งขึ้นโครงภายในชิ้นงาน แล้วจึงนำมาประกอบกันทีหลัง งานชิ้นนี้เกิดจากความร่วมมือกันของ USTC, CUHKและ University of Hull ครับ

ZoeMatrope: A System for Physical Material Design

พักจากการสร้างโมเดลด้วยเครื่องพิมพ์สามมิติแล้วมาเจาะลึกเรื่องวัสดุกันบ้าง งานวิจัยจาก University of Tokyo ชิ้นนี้เริ่มจากความไม่พอใจในการทดสอบสีวัสดุเพียงแค่ในโปรแกรมออกแบบเท่านั้น จึงต้องการยกระดับการทดสอบขึ้นมาใช้กับวัสดุในโลกจริงเลย โดยทีมวิจัยเริ่มจากนำวัสดุรูปทรงเดียวกันแต่ต่างสีหลายๆ ชิ้นวางไว้บนจานหมุน แล้วจึงยิงแสงส่องไปยังวัสดุแต่ละชิ้นในปริมาณที่ต่างกัน จนเกิดเป็นภาพลวงตาขึ้นมาว่าสุดท้ายแล้ววัสดุชิ้นนั้นๆ จะมีสีสันเป็นอย่างไร

Computational Network Design from Functional Specifications

ต้องยอมรับว่าสาเหตุหลักอย่างหนึ่งที่ทำให้การจราจรติดขัด ก็คือการออกแบบถนนที่ไม่ดีพอ นักวิจัยจาก UCL และ Arizona State University คงเข้าใจปัญหานี้เป็นอย่างดีไม่ต่างจากชาวกรุงเทพ จึงได้นำเสนออัลกอริทึมสำหรับวางแผนถนนอัตโนมัติ โดยไม่ทิ้งการพิจารณาสถานที่สำคัญที่มักเป็นจุดหมายปลายทาง หรือแม้กระทั่งรายละเอียดยิบย่อยอย่างการห้ามไม่ให้มีทางตันเกิดขึ้นครับ

The Sketchy Database: Learning to Retrieve Badly Drawn Bunnies

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด กับงานวิจัยจาก Georgia Institute of Technology ที่น่าจะทำให้คนชอบวาดเส้นหรือรัวชัตเตอร์หลงรักได้ไม่ยาก ด้วยการค้นหาภาพถ่ายจากลายเส้นง่ายๆ ที่ร่างลงไป ซึ่งผลลัพธ์นั้น นอกจากจะได้ภาพถ่ายสิ่งของที่สัมพันธ์กับภาพวาดแล้ว (เช่น วาดแก้วน้ำ ก็ค้นได้แก้วน้ำ) ภาพถ่ายที่ค้นมาได้ยังคงไว้ซึ่งลักษณะสำคัญตามภาพวาดนั้นๆ อีกด้วย (เช่น แก้วน้ำมีหูจับด้านขวา)

ต้องขอเตือนว่างานทั้งหมดนี้เป็นงานวิจัย หลายงานแม้จะให้ผลที่ดูดีในห้องทดลอง แต่ก็อาจยังต้องการการทดสอบเพิ่มเติมอีกมากกว่าจะนำมาใช้ได้จริง สำหรับใครที่สนใจอ่านงานเต็มๆ อาจค้นหาผ่าน Google Scholar โดยเลือกสำนักพิมพ์เป็น ACM Transactions on Graphics ครับ