WebGL Raytracing: การติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ด้วย WebGL Compute Shaders

Ray tracing หรือการติดตามรังสี เป็นเทคนิคการเรนเดอร์ที่มีชื่อเสียงในด้านการสร้างภาพที่สมจริง ซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้การประมวลผลอย่างหนักและสงวนไว้สำหรับกระบวนการเรนเดอร์แบบออฟไลน์ อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี GPU และการมาถึงของ compute shaders ได้เปิดประตูสู่การติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ภายใน WebGL ซึ่งนำกราฟิกคุณภาพสูงมาสู่แอปพลิเคชันบนเว็บ บทความนี้จะให้คำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการนำการติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ไปใช้โดยใช้ compute shaders ใน WebGL โดยมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาทั่วโลกที่สนใจในการผลักดันขีดจำกัดของกราฟิกบนเว็บ

Ray Tracing คืออะไร?

Ray tracing จำลองการเดินทางของแสงในโลกแห่งความเป็นจริง แทนที่จะใช้วิธี rasterization กับรูปหลายเหลี่ยม การติดตามรังสีจะทำการยิงรังสีจากกล้อง (หรือดวงตา) ผ่านแต่ละพิกเซลบนหน้าจอเข้าไปในฉาก รังสีเหล่านี้จะตัดกับวัตถุ และจากคุณสมบัติของวัสดุของวัตถุเหล่านั้น สีของพิกเซลจะถูกกำหนดโดยการคำนวณว่าแสงสะท้อนและมีปฏิสัมพันธ์กับพื้นผิวอย่างไร กระบวนการนี้สามารถรวมถึงการสะท้อน การหักเห และเงา ซึ่งส่งผลให้ได้ภาพที่สมจริงอย่างมาก

แนวคิดหลักในการติดตามรังสี:

• การยิงรังสี (Ray Casting): กระบวนการยิงรังสีจากกล้องเข้าไปในฉาก
• การทดสอบการตัดกัน (Intersection Tests): การหาว่ารังสีตัดกับวัตถุที่ใดในฉาก
• เวกเตอร์แนวฉาก (Surface Normals): เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกับพื้นผิว ณ จุดที่ตัดกัน ใช้ในการคำนวณการสะท้อนและการหักเห
• คุณสมบัติของวัสดุ (Material Properties): กำหนดว่าพื้นผิวมีปฏิสัมพันธ์กับแสงอย่างไร (เช่น สี, การสะท้อนแสง, ความขรุขระ)
• รังสีเงา (Shadow Rays): รังสีที่ยิงจากจุดตัดไปยังแหล่งกำเนิดแสงเพื่อตรวจสอบว่าจุดนั้นอยู่ในเงาหรือไม่
• รังสีสะท้อนและหักเห (Reflection and Refraction Rays): รังสีที่ยิงจากจุดตัดเพื่อจำลองการสะท้อนและการหักเห

ทำไมต้องเป็น WebGL และ Compute Shaders?

WebGL เป็น API ข้ามแพลตฟอร์มสำหรับการเรนเดอร์กราฟิก 2D และ 3D ในเว็บเบราว์เซอร์โดยไม่ต้องใช้ปลั๊กอิน ส่วน compute shaders ซึ่งเปิดตัวพร้อมกับ WebGL 2.0 ช่วยให้สามารถประมวลผลสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปบน GPU ได้ ซึ่งทำให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลแบบขนานของ GPU เพื่อทำการคำนวณการติดตามรังสีได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อดีของการใช้ WebGL สำหรับการติดตามรังสี:

• ความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม (Cross-Platform Compatibility): WebGL ทำงานได้ในเว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่ทุกประเภท โดยไม่คำนึงถึงระบบปฏิบัติการ
• การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ (Hardware Acceleration): ใช้ประโยชน์จาก GPU เพื่อการเรนเดอร์ที่รวดเร็ว
• ไม่ต้องใช้ปลั๊กอิน (No Plugins Required): ไม่จำเป็นต้องให้ผู้ใช้ติดตั้งซอฟต์แวร์เพิ่มเติม
• การเข้าถึงได้ (Accessibility): ทำให้การติดตามรังสีสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ชมในวงกว้างผ่านทางเว็บ

ข้อดีของการใช้ Compute Shaders:

• การประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing): ใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมแบบขนานขนาดใหญ่ของ GPU เพื่อการคำนวณการติดตามรังสีที่มีประสิทธิภาพ
• ความยืดหยุ่น (Flexibility): อนุญาตให้ใช้อัลกอริทึมที่กำหนดเองและการปรับปรุงประสิทธิภาพที่เหมาะกับการติดตามรังสี
• การเข้าถึง GPU โดยตรง (Direct GPU Access): ข้ามขั้นตอนการเรนเดอร์แบบดั้งเดิมเพื่อการควบคุมที่มากขึ้น

ภาพรวมการนำไปใช้งาน

การนำการติดตามรังสีไปใช้ใน WebGL โดยใช้ compute shaders ประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:

1. การตั้งค่า WebGL Context: การสร้าง WebGL context และเปิดใช้งานส่วนขยายที่จำเป็น (จำเป็นต้องใช้ WebGL 2.0)
2. การสร้าง Compute Shaders: การเขียนโค้ด GLSL สำหรับ compute shader ที่ทำการคำนวณการติดตามรังสี
3. การสร้าง Shader Storage Buffer Objects (SSBOs): การจัดสรรหน่วยความจำบน GPU เพื่อเก็บข้อมูลฉาก ข้อมูลรังสี และภาพสุดท้าย
4. การสั่งการ Compute Shader: การเริ่ม compute shader เพื่อประมวลผลข้อมูล
5. การอ่านผลลัพธ์กลับมา: การดึงภาพที่เรนเดอร์แล้วจาก SSBO และแสดงผลบนหน้าจอ

ขั้นตอนการนำไปใช้งานโดยละเอียด

1. การตั้งค่า WebGL Context

ขั้นตอนแรกคือการสร้าง WebGL 2.0 context ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรับองค์ประกอบ canvas จาก HTML แล้วร้องขอ WebGL2RenderingContext การจัดการข้อผิดพลาดเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่า context ถูกสร้างขึ้นสำเร็จ

            const canvas = document.getElementById('myCanvas');
const gl = canvas.getContext('webgl2');

if (!gl) {
  console.error('WebGL 2.0 is not supported.');
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. การสร้าง Compute Shaders

หัวใจหลักของ ray tracer คือ compute shader ซึ่งเขียนด้วยภาษา GLSL shader นี้จะรับผิดชอบในการยิงรังสี ทำการทดสอบการตัดกัน และคำนวณสีของแต่ละพิกเซล compute shader จะทำงานบนตารางของ workgroups ซึ่งแต่ละกลุ่มจะประมวลผลพื้นที่เล็กๆ ของภาพ

นี่คือตัวอย่างแบบง่ายของ compute shader ที่คำนวณสีพื้นฐานตามพิกัดของพิกเซล:

            #version 310 es

layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8) in;

layout (std430, binding = 0) buffer OutputBuffer {
  vec4 pixels[];
};

uniform ivec2 resolution;

void main() {
  ivec2 pixelCoord = ivec2(gl_GlobalInvocationID.xy);

  if (pixelCoord.x >= resolution.x || pixelCoord.y >= resolution.y) {
    return;
  }

  float red = float(pixelCoord.x) / float(resolution.x);
  float green = float(pixelCoord.y) / float(resolution.y);
  float blue = 0.5;

  pixels[pixelCoord.y * resolution.x + pixelCoord.x] = vec4(red, green, blue, 1.0);
}

            

              
                Copy
              
            
          

shader นี้กำหนดขนาด workgroup เป็น 8x8, บัฟเฟอร์เอาต์พุตชื่อ `pixels` และตัวแปร uniform สำหรับความละเอียดหน้าจอ แต่ละ work item (พิกเซล) จะคำนวณสีของตัวเองตามตำแหน่งและเขียนลงในบัฟเฟอร์เอาต์พุต

3. การสร้าง Shader Storage Buffer Objects (SSBOs)

SSBOs ใช้สำหรับเก็บข้อมูลที่แชร์ระหว่าง CPU และ GPU ในกรณีนี้ เราจะใช้ SSBOs เพื่อเก็บข้อมูลฉาก (เช่น จุดยอดของสามเหลี่ยม, คุณสมบัติของวัสดุ), ข้อมูลรังสี และภาพที่เรนเดอร์เสร็จแล้ว สร้าง SSBO, ผูกเข้ากับ binding point และเติมข้อมูลเริ่มต้นลงไป

            // Create the SSBO
const outputBuffer = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, outputBuffer);
gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, imageWidth * imageHeight * 4 * 4, gl.DYNAMIC_COPY);

// Bind the SSBO to binding point 0
gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, outputBuffer);

            

              
                Copy
              
            
          

4. การสั่งการ Compute Shader

ในการรัน compute shader เราต้องสั่งการ (dispatch) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุจำนวน workgroups ที่จะเริ่มทำงานในแต่ละมิติ จำนวน workgroups จะถูกกำหนดโดยการหารจำนวนพิกเซลทั้งหมดด้วยขนาด workgroup ที่กำหนดไว้ใน shader

            const workGroupSizeX = 8;
const workGroupSizeY = 8;
const numWorkGroupsX = Math.ceil(imageWidth / workGroupSizeX);
const numWorkGroupsY = Math.ceil(imageHeight / workGroupSizeY);

gl.dispatchCompute(numWorkGroupsX, numWorkGroupsY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);

            

              
                Copy
              
            
          

`gl.dispatchCompute` จะเริ่มการทำงานของ compute shader ส่วน `gl.memoryBarrier` จะทำให้แน่ใจว่า GPU ได้เขียนข้อมูลลงใน SSBO เสร็จสิ้นแล้วก่อนที่ CPU จะพยายามอ่านข้อมูลนั้น

5. การอ่านผลลัพธ์กลับมา

หลังจากที่ compute shader ทำงานเสร็จสิ้น เราต้องอ่านภาพที่เรนเดอร์แล้วจาก SSBO กลับมายัง CPU ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างบัฟเฟอร์บน CPU แล้วใช้ `gl.getBufferSubData` เพื่อคัดลอกข้อมูลจาก SSBO ไปยังบัฟเฟอร์ของ CPU สุดท้าย สร้างองค์ประกอบภาพโดยใช้ข้อมูลนั้น

            // Create a buffer on the CPU to hold the image data
const imageData = new Float32Array(imageWidth * imageHeight * 4);

// Bind the SSBO for reading
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, outputBuffer);
gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, imageData);

// Create an image element from the data (example using a library like 'OffscreenCanvas')
// Display the image on the screen

            

              
                Copy
              
            
          

การนำเสนอฉากและโครงสร้างเร่งความเร็ว

ส่วนสำคัญของการติดตามรังสีคือการหาจุดตัดระหว่างรังสีและวัตถุในฉากอย่างมีประสิทธิภาพ การทดสอบการตัดกันแบบ brute-force ซึ่งทดสอบแต่ละรังสีกับทุกวัตถุนั้นสิ้นเปลืองพลังการประมวลผลอย่างมาก เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ จะมีการใช้โครงสร้างเร่งความเร็ว (acceleration structures) เพื่อจัดระเบียบข้อมูลฉากและคัดกรองวัตถุที่ไม่น่าจะตัดกับรังสีที่กำหนดออกไปอย่างรวดเร็ว

โครงสร้างเร่งความเร็วที่พบบ่อย:

• Bounding Volume Hierarchy (BVH): โครงสร้างแบบต้นไม้ลำดับชั้นที่แต่ละโหนดแสดงถึง bounding volume ที่ล้อมรอบชุดของวัตถุ ซึ่งช่วยให้สามารถปฏิเสธส่วนใหญ่ของฉากได้อย่างรวดเร็ว
• Kd-Tree: โครงสร้างข้อมูลที่แบ่งพื้นที่ซึ่งจะแบ่งฉากออกเป็นส่วนย่อยๆ ซ้ำๆ
• Spatial Hashing: แบ่งฉากออกเป็นตารางของเซลล์และเก็บวัตถุไว้ในเซลล์ที่วัตถุนั้นตัดผ่าน

สำหรับการติดตามรังสีใน WebGL, BVHs มักจะเป็นตัวเลือกที่นิยมเนื่องจากความง่ายในการนำไปใช้และประสิทธิภาพที่ดี การนำ BVH ไปใช้ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

1. การคำนวณ Bounding Box: คำนวณ bounding box สำหรับแต่ละวัตถุในฉาก (เช่น สามเหลี่ยม)
2. การสร้างต้นไม้: แบ่งฉากออกเป็น bounding box ที่เล็กลงเรื่อยๆ จนกระทั่งแต่ละ leaf node มีวัตถุจำนวนน้อย เกณฑ์การแบ่งที่นิยมใช้คือจุดกึ่งกลางของแกนที่ยาวที่สุดหรือ Surface Area Heuristic (SAH)
3. การท่องไปในโครงสร้าง (Traversal): ท่องไปใน BVH ระหว่างการติดตามรังสี โดยเริ่มจาก root node ถ้ารังสีตัดกับ bounding box ของโหนด ให้ท่องไปในโหนดลูกของมันซ้ำๆ ถ้ารังสีตัดกับ leaf node ให้ทำการทดสอบการตัดกันกับวัตถุที่อยู่ในโหนดนั้น

ตัวอย่างโครงสร้าง BVH ใน GLSL (แบบง่าย):

            struct BVHNode {
  vec3 min;
  vec3 max;
  int leftChild;
  int rightChild;
  int triangleOffset; // Index of the first triangle in this node
  int triangleCount;  // Number of triangles in this node
};

            

              
                Copy
              
            
          

การตัดกันของรังสีและสามเหลี่ยม (Ray-Triangle Intersection)

การทดสอบการตัดกันพื้นฐานที่สุดในการติดตามรังสีคือการตัดกันของรังสีและสามเหลี่ยม มีอัลกอริทึมมากมายสำหรับการทดสอบนี้ รวมถึงอัลกอริทึม Möller–Trumbore ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากประสิทธิภาพและความเรียบง่าย

อัลกอริทึม Möller–Trumbore:

อัลกอริทึม Möller–Trumbore คำนวณจุดตัดของรังสีกับสามเหลี่ยมโดยการแก้ระบบสมการเชิงเส้น ซึ่งเกี่ยวข้องกับการคำนวณพิกัดแบรีเซนทริก (barycentric coordinates) ซึ่งกำหนดตำแหน่งของจุดตัดภายในสามเหลี่ยม ถ้าพิกัดแบรีเซนทริกอยู่ในช่วง [0, 1] และผลรวมของมันน้อยกว่าหรือเท่ากับ 1 แสดงว่ารังสีตัดกับสามเหลี่ยม

ตัวอย่างโค้ด GLSL:

            bool rayTriangleIntersect(Ray ray, vec3 v0, vec3 v1, vec3 v2, out float t) {
  vec3 edge1 = v1 - v0;
  vec3 edge2 = v2 - v0;
  vec3 h = cross(ray.direction, edge2);
  float a = dot(edge1, h);

  if (a > -0.0001 && a < 0.0001)
    return false;    // Ray is parallel to triangle

  float f = 1.0 / a;
  vec3 s = ray.origin - v0;
  float u = f * dot(s, h);

  if (u < 0.0 || u > 1.0)
    return false;

  vec3 q = cross(s, edge1);
  float v = f * dot(ray.direction, q);

  if (v < 0.0 || u + v > 1.0)
    return false;

  // At this stage we can compute t to find out where the intersection point is on the line.
  t = f * dot(edge2, q);

  if (t > 0.0001) // ray intersection
  {
    return true;
  }
  else // This means that there is a line intersection but not a ray intersection.
    return false;
}

            

              
                Copy
              
            
          

การให้แสงและเงา (Shading and Lighting)

เมื่อพบจุดตัดแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณสีของพิกเซล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดว่าแสงมีปฏิสัมพันธ์กับพื้นผิว ณ จุดตัดอย่างไร โมเดลการให้แสงและเงาที่พบบ่อยได้แก่:

• Phong Shading: โมเดลการให้แสงและเงาแบบง่ายที่คำนวณส่วนประกอบของแสงแบบกระจาย (diffuse) และแบบสะท้อน (specular)
• Blinn-Phong Shading: การปรับปรุงจาก Phong shading ที่ใช้ halfway vector ในการคำนวณส่วนประกอบ specular
• Physically Based Rendering (PBR): โมเดลการให้แสงและเงาที่สมจริงยิ่งขึ้นซึ่งคำนึงถึงคุณสมบัติทางกายภาพของวัสดุ

การติดตามรังสีช่วยให้สามารถสร้างเอฟเฟกต์แสงขั้นสูงกว่า rasterization ได้ เช่น global illumination, การสะท้อน และการหักเห เอฟเฟกต์เหล่านี้สามารถทำได้โดยการยิงรังสีเพิ่มเติมจากจุดตัด

ตัวอย่าง: การคำนวณแสงแบบกระจาย (Diffuse Lighting)

            vec3 calculateDiffuse(vec3 normal, vec3 lightDirection, vec3 objectColor) {
  float diffuseIntensity = max(dot(normal, lightDirection), 0.0);
  return diffuseIntensity * objectColor;
}

            

              
                Copy
              
            
          

ข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพและการปรับปรุง

การติดตามรังสีต้องใช้การประมวลผลสูง และการทำให้ได้ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ใน WebGL จำเป็นต้องมีการปรับปรุงอย่างรอบคอบ นี่คือเทคนิคสำคัญบางประการ:

• โครงสร้างเร่งความเร็ว (Acceleration Structures): ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การใช้โครงสร้างเร่งความเร็วเช่น BVHs เป็นสิ่งสำคัญในการลดจำนวนการทดสอบการตัดกัน
• การหยุดรังสีล่วงหน้า (Early Ray Termination): หยุดรังสีที่ไม่ส่งผลต่อภาพสุดท้ายอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น รังสีเงาสามารถหยุดได้ทันทีที่กระทบวัตถุ
• การสุ่มตัวอย่างแบบปรับได้ (Adaptive Sampling): ใช้จำนวนตัวอย่างต่อพิกเซลที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของฉาก บริเวณที่มีรายละเอียดสูงหรือแสงที่ซับซ้อนสามารถเรนเดอร์ด้วยจำนวนตัวอย่างที่มากขึ้น
• การลดสัญญาณรบกวน (Denoising): ใช้อัลกอริทึมลดสัญญาณรบกวนเพื่อลด noise ในภาพที่เรนเดอร์ ซึ่งช่วยให้ใช้จำนวนตัวอย่างต่อพิกเซลน้อยลงได้
• การปรับปรุง Compute Shader: ปรับปรุงโค้ด compute shader โดยลดการเข้าถึงหน่วยความจำให้เหลือน้อยที่สุด ใช้การดำเนินการแบบเวกเตอร์ และหลีกเลี่ยงการแตกแขนง (branching)
• การปรับขนาด Workgroup: ทดลองกับขนาด workgroup ที่แตกต่างกันเพื่อหาการกำหนดค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ GPU เป้าหมาย
• การใช้ Hardware Ray Tracing (ถ้ามี): GPU บางรุ่นในปัจจุบันมีฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการติดตามรังสี ตรวจสอบและใช้ส่วนขยายที่เปิดเผยฟังก์ชันนี้ใน WebGL

ตัวอย่างและการประยุกต์ใช้ทั่วโลก

การติดตามรังสีใน WebGL มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้มากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก:

• เกม: เพิ่มความสมจริงทางสายตาของเกมบนเว็บด้วยแสง การสะท้อน และเงาที่สมจริง
• การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ (Product Visualization): สร้างโมเดล 3 มิติแบบอินเทอร์แอคทีฟของผลิตภัณฑ์ด้วยการเรนเดอร์ที่สมจริงสำหรับอีคอมเมิร์ซและการตลาด ตัวอย่างเช่น บริษัทเฟอร์นิเจอร์ในสวีเดนอาจให้ลูกค้าเห็นภาพเฟอร์นิเจอร์ในบ้านของตนด้วยแสงและการสะท้อนที่แม่นยำ
• การแสดงภาพสถาปัตยกรรม (Architectural Visualization): แสดงภาพการออกแบบสถาปัตยกรรมด้วยแสงและวัสดุที่สมจริง บริษัทสถาปัตยกรรมในดูไบอาจใช้การติดตามรังสีเพื่อแสดงการออกแบบอาคารพร้อมการจำลองแสงแดดและเงาที่แม่นยำ
• ความเป็นจริงเสมือน (VR) และความเป็นจริงเสริม (AR): ปรับปรุงความสมจริงของประสบการณ์ VR และ AR โดยการรวมเอฟเฟกต์การติดตามรังสี ตัวอย่างเช่น พิพิธภัณฑ์ในลอนดอนอาจนำเสนอทัวร์ VR ที่มีรายละเอียดทางสายตาที่ดีขึ้นผ่านการติดตามรังสี
• การแสดงภาพทางวิทยาศาสตร์ (Scientific Visualization): แสดงภาพข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนด้วยเทคนิคการเรนเดอร์ที่สมจริง ห้องปฏิบัติการวิจัยในญี่ปุ่นอาจใช้การติดตามรังสีเพื่อแสดงภาพโครงสร้างโมเลกุลพร้อมแสงและเงาที่แม่นยำ
• การศึกษา: พัฒนาเครื่องมือการศึกษาแบบอินเทอร์แอคทีฟที่สาธิตหลักการของทัศนศาสตร์และการเดินทางของแสง

ความท้าทายและทิศทางในอนาคต

แม้ว่าการติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ใน WebGL จะมีความเป็นไปได้มากขึ้นเรื่อยๆ แต่ก็ยังมีความท้าทายหลายประการ:

• ประสิทธิภาพ: การทำให้อัตราเฟรมสูงในฉากที่ซับซ้อนยังคงเป็นความท้าทาย
• ความซับซ้อน: การสร้าง ray tracer ที่สมบูรณ์ต้องใช้ความพยายามในการเขียนโปรแกรมอย่างมาก
• การรองรับฮาร์ดแวร์: ไม่ใช่ GPU ทุกรุ่นที่รองรับส่วนขยายที่จำเป็นสำหรับ compute shaders หรือ hardware ray tracing

ทิศทางในอนาคตสำหรับการติดตามรังสีใน WebGL ได้แก่:

• การรองรับฮาร์ดแวร์ที่ดีขึ้น: เมื่อมี GPU ที่รวมฮาร์ดแวร์สำหรับการติดตามรังสีโดยเฉพาะมากขึ้น ประสิทธิภาพจะดีขึ้นอย่างมาก
• API ที่เป็นมาตรฐาน: การพัฒนา API ที่เป็นมาตรฐานสำหรับ hardware ray tracing ใน WebGL จะทำให้กระบวนการนำไปใช้ง่ายขึ้น
• เทคนิคการลดสัญญาณรบกวนขั้นสูง: อัลกอริทึมลดสัญญาณรบกวนที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นจะช่วยให้ได้ภาพที่มีคุณภาพสูงขึ้นด้วยจำนวนตัวอย่างที่น้อยลง
• การบูรณาการกับ WebAssembly (Wasm): การใช้ WebAssembly เพื่อจัดการส่วนที่ต้องใช้การประมวลผลสูงของ ray tracer อาจช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้

บทสรุป

การติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ใน WebGL โดยใช้ compute shaders เป็นสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพที่จะปฏิวัติกราฟิกบนเว็บ ด้วยการทำความเข้าใจพื้นฐานของการติดตามรังสี การใช้ประโยชน์จากพลังของ compute shaders และการใช้เทคนิคการปรับปรุงประสิทธิภาพ นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์ทางสายตาที่น่าทึ่งซึ่งครั้งหนึ่งเคยถูกมองว่าเป็นไปไม่ได้ในเว็บเบราว์เซอร์ ในขณะที่ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ยังคงพัฒนาต่อไป เราคาดหวังว่าจะได้เห็นการประยุกต์ใช้การติดตามรังสีบนเว็บที่น่าประทับใจยิ่งขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ชมทั่วโลกจากอุปกรณ์ใดๆ ที่มีเบราว์เซอร์ที่ทันสมัย

คู่มือนี้ได้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของแนวคิดและเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการนำการติดตามรังสีแบบเรียลไทม์ไปใช้ใน WebGL เราขอสนับสนุนให้นักพัฒนาทั่วโลกทดลองใช้เทคนิคเหล่านี้และมีส่วนร่วมในการพัฒนากราฟิกบนเว็บให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น