Pasaules Savienošana: Dziļš Ieskats WebXR Objektu Atpazīšanā ar Datorredzi

Iedomājieties, ka jūs pavēršat viedtālruni pret augu svešā valstī un uzreiz redzat tā nosaukumu un detaļas savā dzimtajā valodā, plīvojot gaisā blakus tam. Iztēlojieties tehniķi, kurš skatās uz sarežģītu mehānismu un redz interaktīvas 3D diagrammas ar tā iekšējām sastāvdaļām, kas pārklātas tieši pār viņa skatu. Šī nav aina no futūristiskas filmas; tā ir strauji augoša realitāte, ko nodrošina divu revolucionāru tehnoloģiju apvienojums: WebXR un Datorredze.

Digitālā un fiziskā pasaule vairs nav atsevišķas jomas. Papildinātā realitāte (AR) un virtuālā realitāte (VR), kopā pazīstamas kā paplašinātā realitāte (XR), rada nevainojamu saplūšanu starp tām. Gadiem ilgi šīs imersīvās pieredzes bija ieslēgtas vietējās lietojumprogrammās, prasot lejupielādes no lietotņu veikaliem un radot šķēršļus lietotājiem. WebXR sagrauj šo barjeru, ienesot AR un VR tieši tīmekļa pārlūkprogrammā. Taču ar vienkāršu vizuālu pārklājumu nepietiek. Lai radītu patiesi inteliģentas un interaktīvas pieredzes, mūsu lietojumprogrammām ir jāsaprot pasaule, kuru tās papildina. Šeit uz skatuves parādās datorredze, konkrēti objektu noteikšana, kas mūsu tīmekļa lietojumprogrammām piešķir redzes spējas.

Šis visaptverošais ceļvedis jūs aizvedīs ceļojumā uz WebXR objektu atpazīšanas sirdi. Mēs izpētīsim galvenās tehnoloģijas, analizēsim tehnisko darbplūsmu, demonstrēsim pārveidojošus reālās pasaules pielietojumus globālās nozarēs un ieskatīsimies nākotnes izaicinājumos un aizraujošajā šīs jomas nākotnē. Neatkarīgi no tā, vai esat izstrādātājs, uzņēmuma vadītājs vai tehnoloģiju entuziasts, gatavojieties atklāt, kā tīmeklis mācās redzēt.

Pamata Tehnoloģiju Izpratne

Pirms mēs varam apvienot šīs divas pasaules, ir būtiski saprast pamatpīlārus, uz kuriem tiek būvēta šī jaunā realitāte. Sadalīsim galvenās sastāvdaļas: WebXR un Datorredzi.

Kas ir WebXR? Imersīvā Tīmekļa Revolūcija

WebXR nav viens produkts, bet gan atvērto standartu grupa, kas ļauj imersīvām AR un VR pieredzēm darboties tieši tīmekļa pārlūkprogrammā. Tā ir agrāko centienu, piemēram, WebVR, evolūcija, kas apvienota, lai atbalstītu plašāku ierīču spektru, sākot no vienkāršas viedtālruņa AR līdz augstas klases VR austiņām, piemēram, Meta Quest vai HTC Vive.

• WebXR Device API: Tas ir WebXR kodols. Tā ir JavaScript API, kas izstrādātājiem nodrošina standartizētu piekļuvi AR/VR aparatūras sensoriem un iespējām. Tas ietver ierīces pozīcijas un orientācijas izsekošanu 3D telpā, vides izpratni un satura renderēšanu tieši ierīces displejā ar atbilstošu kadru ātrumu.
• Kāpēc tas ir svarīgi: Pieejamība un Sasniedzamība: Vissvarīgākā WebXR ietekme ir tā pieejamība. Nav nepieciešams pārliecināt lietotāju apmeklēt lietotņu veikalu, gaidīt lejupielādi un instalēt jaunu lietojumprogrammu. Lietotājs var vienkārši doties uz URL un nekavējoties iesaistīties imersīvā pieredzē. Tas ievērojami samazina ienākšanas barjeru un tam ir milzīga ietekme uz globālo sasniedzamību, īpaši reģionos, kur mobilie dati ir svarīgs faktors. Viena WebXR lietojumprogramma teorētiski var darboties jebkurā saderīgā pārlūkprogrammā jebkurā ierīcē, jebkur pasaulē.

Datorredzes un Objektu Noteikšanas Atšifrēšana

Ja WebXR nodrošina logu uz jaukto realitātes pasauli, tad datorredze nodrošina inteliģenci, lai saprastu, kas caur šo logu tiek redzēts.

• Datorredze: Šī ir plaša mākslīgā intelekta (AI) joma, kas apmāca datorus interpretēt un saprast vizuālo pasauli. Izmantojot digitālos attēlus no kamerām un video, mašīnas var identificēt un apstrādāt objektus veidā, kas ir līdzīgs cilvēka redzei.
• Objektu Noteikšana: Specifisks un ļoti praktisks uzdevums datorredzē, objektu noteikšana iet tālāk par vienkāršu attēlu klasifikāciju (piemēram, "šajā attēlā ir automašīna"). Tās mērķis ir identificēt kādi objekti ir attēlā un kur tie atrodas, parasti apvelkot ap tiem ierobežojošo rāmi (bounding box). Viens attēls var saturēt vairākus noteiktus objektus, katram no tiem ir klases etiķete (piemēram, "persona", "velosipēds", "luksofors") un ticamības rādītājs.
• Mašīnmācīšanās Loma: Mūsdienu objektu noteikšanu nodrošina dziļā mācīšanās (deep learning), kas ir mašīnmācīšanās apakšnozare. Modeļi tiek apmācīti uz milzīgām datu kopām, kas satur miljoniem iezīmētu attēlu. Izmantojot šo apmācību, neironu tīkls iemācās atpazīt modeļus, iezīmes, tekstūras un formas, kas definē dažādus objektus. Arhitektūras, piemēram, YOLO (You Only Look Once) un SSD (Single Shot MultiBox Detector), ir izstrādātas, lai veiktu šo noteikšanu reāllaikā, kas ir kritiski svarīgi tiešraides video lietojumprogrammām, piemēram, WebXR.

Saskares Punkts: Kā WebXR Izmanto Objektu Noteikšanu

Īstā maģija notiek, kad mēs apvienojam WebXR telpisko apziņu ar datorredzes kontekstuālo izpratni. Šī sinerģija pārveido pasīvu AR pārklājumu par aktīvu, inteliģentu saskarni, kas spēj reaģēt uz reālo pasauli. Izpētīsim tehnisko darbplūsmu, kas to padara iespējamu.

Tehniskā Darbplūsma: No Kameras Plūsmas līdz 3D Pārklājumam

Iedomājieties, ka jūs veidojat WebXR lietojumprogrammu, kas identificē parastus augļus uz galda. Šeit ir soli pa solim apraksts tam, kas notiek aizkulisēs, viss notiek pārlūkprogrammā:

1. WebXR Sesijas Uzsākšana: Lietotājs dodas uz jūsu tīmekļa lapu un piešķir atļauju piekļūt savai kamerai AR pieredzei. Pārlūkprogramma, izmantojot WebXR Device API, uzsāk imersīvu AR sesiju.
2. Piekļuve Reāllaika Kameras Plūsmai: WebXR nodrošina nepārtrauktu, augstas kadru frekvences video straumi no reālās pasaules, kā to redz ierīces kamera. Šī straume kļūst par ievadi mūsu datorredzes modelim.
3. Secināšana Ierīcē ar TensorFlow.js: Katrs video kadrs tiek nodots mašīnmācīšanās modelim, kas darbojas tieši pārlūkprogrammā. Vadošā bibliotēka šim nolūkam ir TensorFlow.js, atvērtā koda ietvars, kas ļauj izstrādātājiem definēt, apmācīt un palaist ML modeļus pilnībā JavaScript. Modeļa darbināšana "uz malas" (t.i., lietotāja ierīcē) ir izšķiroša. Tā samazina latentumu — jo nav ceļa uz serveri un atpakaļ — un uzlabo privātumu, jo lietotāja kameras plūsmai nav jāpamet viņa ierīce.
4. Modeļa Izvades Interpretācija: TensorFlow.js modelis apstrādā kadru un izvada savus atradumus. Šī izvade parasti ir JSON objekts, kas satur noteikto objektu sarakstu. Katram objektam tas nodrošina:
   • class etiķeti (piem., 'ābols', 'banāns').
   • confidenceScore (vērtība no 0 līdz 1, kas norāda, cik pārliecināts ir modelis).
   • bbox (ierobežojošais rāmis, ko definē [x, y, platums, augstums] koordinātas 2D video kadrā).
5. Satura Piesaiste Reālajai Pasaulei: Šis ir vissvarīgākais WebXR specifiskais solis. Mēs nevaram vienkārši uzzīmēt 2D etiķeti pār video. Patiesai AR pieredzei virtuālajam saturam jāparādās kā eksistējošam 3D telpā. Mēs izmantojam WebXR iespējas, piemēram, Hit Test API, kas projicē staru no ierīces reālajā pasaulē, lai atrastu fiziskas virsmas. Apvienojot 2D ierobežojošā rāmja atrašanās vietu ar trāpījuma testa rezultātiem, mēs varam noteikt 3D koordinātu uz reālā pasaules objekta vai tā tuvumā.
6. 3D Papildinājumu Renderēšana: Izmantojot 3D grafikas bibliotēku, piemēram, Three.js, vai ietvaru, piemēram, A-Frame, mēs tagad varam novietot virtuālu objektu (3D teksta etiķeti, animāciju, detalizētu modeli) aprēķinātajā 3D koordinātā. Tā kā WebXR nepārtraukti izseko ierīces pozīciju, šī virtuālā etiķete paliks "pielipusi" pie reālā pasaules augļa, lietotājam pārvietojoties, radot stabilu un pārliecinošu ilūziju.

Modeļu Izvēle un Optimizācija Pārlūkprogrammai

Sarežģītu dziļās mācīšanās modeļu darbināšana resursu ierobežotā vidē, piemēram, mobilajā tīmekļa pārlūkprogrammā, rada ievērojamu izaicinājumu. Izstrādātājiem ir jāatrod kritisks kompromiss starp veiktspēju, precizitāti un modeļa izmēru.

• Vieglie Modeļi: Jūs nevarat vienkārši paņemt masīvu, modernāko modeli, kas paredzēts jaudīgiem serveriem, un palaist to tālrunī. Kopiena ir izstrādājusi ļoti efektīvus modeļus īpaši malas ierīcēm (edge devices). MobileNet ir populāra arhitektūra, un iepriekš apmācīti modeļi, piemēram, COCO-SSD (apmācīts uz lielās Common Objects in Context datu kopas), ir viegli pieejami TensorFlow.js modeļu repozitorijā, padarot tos viegli īstenojamus.
• Modeļu Optimizācijas Metodes: Lai vēl vairāk uzlabotu veiktspēju, izstrādātāji var izmantot tādas metodes kā kvantizācija (samazinot skaitļu precizitāti modelī, kas samazina tā izmēru un paātrina aprēķinus) un apgriešana (atbrīvojoties no liekām neironu tīkla daļām). Šie soļi var krasi samazināt ielādes laiku un uzlabot AR pieredzes kadru ātrumu, novēršot kavējošu vai raustītu lietotāja pieredzi.

Reālās Pasaules Pielietojumi Globālās Nozarēs

Teorētiskais pamats ir aizraujošs, bet WebXR objektu atpazīšanas patiesais spēks atklājas tās praktiskajos pielietojumos. Šī tehnoloģija nav tikai jaunums; tas ir rīks, kas var atrisināt reālas problēmas un radīt vērtību daudzās nozarēs visā pasaulē.

E-komercija un Mazumtirdzniecība

Mazumtirdzniecības ainava piedzīvo milzīgu digitālo transformāciju. WebXR objektu atpazīšana piedāvā veidu, kā pārvarēt plaisu starp tiešsaistes un fizisko iepirkšanos. Globāls mēbeļu zīmols varētu izveidot WebXR pieredzi, kurā lietotājs pavērš savu tālruni pret tukšu vietu, lietotne atpazīst grīdu un sienas, un ļauj viņam mērogoti novietot un vizualizēt jaunu dīvānu savā istabā. Vēl vairāk, lietotājs varētu pavērst savu kameru pret esošu, vecu mēbeli. Lietotne to varētu identificēt kā "divvietīgu dīvānu", pēc tam no uzņēmuma kataloga piedāvāt stilistiski līdzīgus divvietīgus dīvānus, lai lietotājs tos varētu priekšskatīt tā vietā. Tas rada jaudīgu, interaktīvu un personalizētu iepirkšanās ceļojumu, kas pieejams ar vienkāršu tīmekļa saiti.

Izglītība un Apmācība

Izglītība kļūst daudz saistošāka, ja tā ir interaktīva. Bioloģijas students jebkur pasaulē varētu izmantot WebXR lietotni, lai izpētītu cilvēka sirds 3D modeli. Pavēršot ierīci pret dažādām modeļa daļām, lietojumprogramma atpazītu "aortu", "kambari" vai "priekškambari" un parādītu animētu asins plūsmu un detalizētu informāciju. Līdzīgi, praktikants-mehāniķis globālā autobūves uzņēmumā varētu izmantot planšetdatoru, lai aplūkotu fizisku dzinēju. WebXR lietojumprogramma reāllaikā identificētu galvenās sastāvdaļas — ģeneratoru, aizdedzes sveces, eļļas filtru — un pārklātu soli pa solim remonta instrukcijas vai diagnostikas datus tieši pār viņa skatu, standartizējot apmācību dažādās valstīs un valodās.

Tūrisms un Kultūra

WebXR var revolucionizēt veidu, kā mēs piedzīvojam ceļošanu un kultūru. Iedomājieties tūristu, kas apmeklē Kolizeju Romā. Tā vietā, lai lasītu ceļvedi, viņš varētu pacelt savu tālruni. WebXR lietotne atpazītu orientieri un pārklātu senās struktūras 3D rekonstrukciju tās ziedu laikos, komplektā ar gladiatoriem un rēcošiem pūļiem. Muzejā Ēģiptē apmeklētājs varētu pavērst savu ierīci pret konkrētu hieroglifu uz sarkofāga; lietotne atpazītu simbolu un sniegtu tūlītēju tulkojumu un kultūras kontekstu. Tas rada bagātāku, imersīvāku stāstījuma formu, kas pārvar valodu barjeras.

Rūpniecība un Uzņēmējdarbība

Ražošanā un loģistikā efektivitāte un precizitāte ir vissvarīgākās. Noliktavas darbinieks, kas aprīkots ar AR brillēm, kurās darbojas WebXR lietojumprogramma, varētu skatīties uz paku plauktu. Sistēma varētu skenēt un atpazīt svītrkodus vai paku etiķetes, izceļot konkrēto kasti, kas jāpaņem pasūtījumam. Sarežģītā montāžas līnijā kvalitātes nodrošināšanas inspektors varētu izmantot ierīci, lai vizuāli skenētu gatavo produktu. Datorredzes modelis varētu identificēt trūkstošās sastāvdaļas vai defektus, salīdzinot tiešraides skatu ar digitālo rasējumu, tādējādi racionalizējot procesu, kas bieži ir manuāls un pakļauts cilvēka kļūdām.

Pieejamība

Iespējams, viens no ietekmīgākajiem šīs tehnoloģijas pielietojumiem ir pieejamības rīku radīšana. WebXR lietojumprogramma var darboties kā acis vājredzīgam cilvēkam. Pavēršot tālruni uz priekšu, lietojumprogramma var noteikt objektus viņa ceļā — "krēsls", "durvis", "kāpnes" — un sniegt reāllaika audio atsauksmes, palīdzot viņam drošāk un neatkarīgāk orientēties vidē. Tās tīmekļa bāzes daba nozīmē, ka šāds kritisks rīks var tikt atjaunināts un nekavējoties izplatīts lietotājiem visā pasaulē.

Izaicinājumi un Nākotnes Virzieni

Lai gan potenciāls ir milzīgs, ceļš uz plašu ieviešanu nav bez šķēršļiem. Pārlūkprogrammu tehnoloģiju robežu paplašināšana rada unikālu izaicinājumu kopumu, ko izstrādātāji un platformas aktīvi cenšas atrisināt.

Pašreizējie Pārvaramie Šķēršļi

• Veiktspēja un Akumulatora Darbības Laiks: Nepārtraukta ierīces kameras, GPU 3D renderēšanai un CPU mašīnmācīšanās modelim darbība ir neticami resursietilpīga. Tas var izraisīt ierīču pārkaršanu un akumulatoru ātru izlādi, kas ierobežo iespējamās sesijas ilgumu.
• Modeļa Precizitāte Reālos Apstākļos: Modeļi, kas apmācīti perfektos laboratorijas apstākļos, var saskarties ar grūtībām reālajā pasaulē. Slikts apgaismojums, dīvaini kameras leņķi, kustības izplūdums un daļēji aizsegti objekti var samazināt noteikšanas precizitāti.
• Pārlūkprogrammu un Aparatūras Fragmentācija: Lai gan WebXR ir standarts, tā ieviešana un veiktspēja var atšķirties starp pārlūkprogrammām (Chrome, Safari, Firefox) un plašajā Android un iOS ierīču ekosistēmā. Nodrošināt konsekventu, augstas kvalitātes pieredzi visiem lietotājiem ir liels attīstības izaicinājums.
• Datu Privātums: Šīs lietojumprogrammas prasa piekļuvi lietotāja kamerai, kas apstrādā viņu personīgo vidi. Izstrādātājiem ir ļoti svarīgi būt caurspīdīgiem par to, kādi dati tiek apstrādāti. TensorFlow.js darbība ierīcē šeit ir milzīga priekšrocība, bet, pieredzēm kļūstot sarežģītākām, skaidras privātuma politikas un lietotāja piekrišana būs neapspriežamas, īpaši saskaņā ar globālajiem noteikumiem, piemēram, GDPR.
• No 2D uz 3D Izpratni: Lielākā daļa pašreizējās objektu noteikšanas nodrošina 2D ierobežojošo rāmi. Patiesai telpiskai skaitļošanai ir nepieciešama 3D objektu noteikšana — ne tikai saprast, ka kaste ir "krēsls", bet arī tās precīzus 3D izmērus, orientāciju un pozīciju telpā. Tā ir ievērojami sarežģītāka problēma un pārstāv nākamo lielo robežu.

Ceļš uz Priekšu: Kas Tālāk WebXR Redzē?

Nākotne ir gaiša, ar vairākām aizraujošām tendencēm, kas ir gatavas atrisināt šodienas izaicinājumus un atvērt jaunas iespējas.

• Mākoņpakalpojumu atbalstīta XR: Līdz ar 5G tīklu ieviešanu latentuma barjera samazinās. Tas paver durvis hibrīda pieejai, kur viegla, reāllaika noteikšana notiek ierīcē, bet augstas izšķirtspējas kadrs var tikt nosūtīts uz mākoni apstrādei ar daudz lielāku, jaudīgāku modeli. Tas varētu ļaut atpazīt miljoniem dažādu objektu, kas ir daudz vairāk, nekā varētu uzglabāt vietējā ierīcē.
• Semantiskā Izpratne: Nākamā evolūcija ir virzība no vienkāršas etiķetēšanas uz semantisko izpratni. Sistēma ne tikai atpazīs "krūzi" un "galdu"; tā sapratīs attiecības starp tiem — ka krūze ir uz galda un to var piepildīt. Šī kontekstuālā apziņa ļaus veidot daudz sarežģītākas un noderīgākas AR mijiedarbības.
• Integrācija ar Ģeneratīvo MI: Iedomājieties, ka pavēršat kameru pret savu galdu, un sistēma atpazīst jūsu tastatūru un monitoru. Jūs varētu tad pajautāt ģeneratīvajam MI: "Dod man ergonomiskāku uzstādījumu," un skatīties, kā jauni virtuāli objekti tiek ģenerēti un izvietoti jūsu telpā, lai parādītu jums ideālu izkārtojumu. Šī atpazīšanas un radīšanas saplūšana atvērs jaunu interaktīvā satura paradigmu.
• Uzlaboti Rīki un Standartizācija: Ekosistēmai nobriestot, attīstība kļūs vieglāka. Jaudīgāki un lietotājam draudzīgāki ietvari, plašāks iepriekš apmācītu modeļu klāsts, kas optimizēts tīmeklim, un robustāks pārlūkprogrammu atbalsts dos spēku jaunai radītāju paaudzei veidot imersīvas, inteliģentas tīmekļa pieredzes.

Kā Sākt: Jūsu Pirmais WebXR Objektu Noteikšanas Projekts

Topošajiem izstrādātājiem ienākšanas barjera ir zemāka, nekā jūs varētu domāt. Ar dažām galvenajām JavaScript bibliotēkām jūs varat sākt eksperimentēt ar šīs tehnoloģijas pamatelementiem.

Būtiskākie Rīki un Bibliotēkas

• 3D Ietvars: Three.js ir de facto standarts 3D grafikai tīmeklī, piedāvājot milzīgu jaudu un elastību. Tiem, kas dod priekšroku deklaratīvākai, HTML līdzīgai pieejai, A-Frame ir lielisks ietvars, kas veidots uz Three.js bāzes un padara WebXR ainu izveidi neticami vienkāršu.
• Mašīnmācīšanās Bibliotēka: TensorFlow.js ir galvenā izvēle pārlūkprogrammas mašīnmācībai. Tā nodrošina piekļuvi iepriekš apmācītiem modeļiem un rīkiem, lai tos efektīvi palaistu.
• Moderna Pārlūkprogramma un Ierīce: Jums būs nepieciešams viedtālrunis vai austiņas, kas atbalsta WebXR. Lielākā daļa moderno Android tālruņu ar Chrome un iOS ierīču ar Safari ir saderīgas.

Augsta Līmeņa Konceptuālā Pamācība

Lai gan pilnvērtīga koda apmācība pārsniedz šī raksta ietvarus, šeit ir vienkāršots loģikas izklāsts, ko jūs ieviestu savā JavaScript kodā:

1. Ainas Iestatīšana: Inicializējiet savu A-Frame vai Three.js ainu un pieprasiet WebXR 'immersive-ar' sesiju.
2. Modeļa Ielāde: Asinhroni ielādējiet iepriekš apmācītu objektu noteikšanas modeli, piemēram, `coco-ssd` no TensorFlow.js modeļu repozitorija. Tas var aizņemt dažas sekundes, tāpēc jums vajadzētu parādīt lietotājam ielādes indikatoru.
3. Renderēšanas Cikla Izveide: Tas ir jūsu lietojumprogrammas kodols. Katrā kadrā (ideālā gadījumā 60 reizes sekundē) jūs veiksiet noteikšanas un renderēšanas loģiku.
4. Objektu Noteikšana: Cikla iekšpusē paņemiet pašreizējo video kadru un nododiet to savam ielādētajam modelim ar `detect()` funkciju.
5. Noteikto Objektu Apstrāde: Šī funkcija atgriezīs solījumu (promise), kas atrisināsies ar noteikto objektu masīvu. Pārlūkojiet šo masīvu.
6. Papildinājumu Novietošana: Katram noteiktajam objektam ar pietiekami augstu ticamības rādītāju jums būs jāpārveido tā 2D ierobežojošais rāmis uz 3D pozīciju jūsu ainā. Jūs varat sākt, vienkārši novietojot etiķeti rāmja centrā un pēc tam to precizēt, izmantojot modernākas metodes, piemēram, Hit Test. Pārliecinieties, ka katrā kadrā atjaunināt savu 3D etiķešu pozīciju, lai tā atbilstu noteiktā objekta kustībai.

Tiešsaistē ir pieejamas daudzas apmācības un sagatavju projekti no kopienām, piemēram, WebXR un TensorFlow.js komandām, kas var palīdzēt jums ātri izveidot funkcionējošu prototipu.

Noslēgums: Tīmeklis Mostas

WebXR un datorredzes apvienojums ir vairāk nekā tikai tehnoloģiska ziņkārība; tas ir fundamentāls pavērsiens tajā, kā mēs mijiedarbojamies ar informāciju un apkārtējo pasauli. Mēs pārejam no plakano lapu un dokumentu tīmekļa uz telpisku, kontekstu apzinošu pieredžu tīmekli. Piešķirot tīmekļa lietojumprogrammām spēju redzēt un saprast, mēs atveram nākotni, kurā digitālais saturs vairs nav ieslēgts mūsu ekrānos, bet ir gudri ieausts mūsu fiziskās realitātes audumā.

Ceļojums ir tikko sācies. Veiktspējas, precizitātes un privātuma izaicinājumi ir reāli, bet globālā izstrādātāju un pētnieku kopiena tos risina ar neticamu ātrumu. Rīki ir pieejami, standarti ir atvērti, un potenciālie pielietojumi ir ierobežoti tikai ar mūsu iztēli. Nākamā tīmekļa evolūcija ir klāt — tā ir imersīva, tā ir inteliģenta, un tā ir pieejama tieši tagad, jūsu pārlūkprogrammā.