Kategori: Haberler

Akıllı Telefonlar Gerçek Zamanlı 3D Hologram Oluşturabilecek

Dünyanın en prestijli mühendislik ve teknoloji okullarından ABD’deki Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, “Derin öğrenme” yöntemi kullanarak anında hologram oluşturmanın yolunu bulduklarını açıkladı. “Derin öğrenme” sayesinde cep telefonlarından bile 3D hologram üretilebilecek. Tensör holografisi adı verilen bu yeni yöntem, sanal gerçeklik, 3 boyutlu (3D) baskı, tıbbi görüntüleme ve daha fazlası için hologramların oluşturulmasını sağlayabilecek.

3D görüntüleme ve sanal gerçeklik bu kadar ünlü olmasına rağmen henüz hayatımızda göremememizin sebebi bizi hasta hissettirebilmesidir. 3 boyut yanılsamasını yaşarken 2 boyutlu bir ekrana bakıyor olduğumuzdan, bulantı ve göz yorgunluğu ortaya çıkabiliyor. Ancak hologram böyle değildir. Hologramlar, izleyicinin konumuna göre değişen bir perspektif sunuyor ve gözün odak derinliğini dönüşümlü olarak ön plana ve arka plana odaklamak için ayarlamasına izin veriyor.

Bunun daha önce yapılamamasının sebebi, geleneksel olarak fizik simülasyonlarının kullanılması ve bu uygulamaların da ancak süper bilgisayarlarla çalışabiliyor olmasıydı. Ancak şimdi sahip olduğumuz derin öğrenme yöntemiyle birlikte, çok basit cihazlarda bile hologramları çalıştırmamız mümkün görünüyor.

Konvolüsyonel Sinir Ağı Tasarlandı

Ekip, insanların görsel bilgiyi nasıl işlediğini kabaca taklit etmek için eğitilebilir bir tensör zinciri kullanan “konvolüsyonel sinir ağı” (CNN) tasarladı. Bir sinir ağını eğitmek için büyük, yüksek kaliteli bir veri kümesi gerektirir- ki bu daha önce 3D hologramlar için mevcut değildi. Ekip, bilgisayar tarafından oluşturulan 4.000 çift görüntüden oluşan özel bir veritabanı oluşturdu. Her çift görüntü -her bir piksel için renk ve derinlik bilgileri de dahil olmak üzere- bir resme karşılık gelen hologram ile eşleşti.

Araştırmacılar, yeni bir veritabanında hologramlar oluşturmak için, karmaşık ve değişken şekil ve renklere sahip sahneler kullandılar. Piksel derinliği arka plandan ön plana eşit olarak dağıttılar ve tıkanıklığı çözebilmek için yeni bir fizik tabanlı hesaplama seti kullandılar. Bu yaklaşım “fotogerçekçi” eğitim verileri (training data) ile sonuçlandı. Sonra, yapay zeka öğrenmeye başladı ve algoritma işe yaradı! Projenin başındaki takımda bulunan Wojciech Matusik konuyla ilgili “Ne kadar iyi bir sonuç aldığımıza biz de şaşırdık. Sinir ağlarının bu görev için doğduğunu düşünüyoruz.” açıklaması yaptı.

Kaynak: Science Daily

Paylaş
TRAI

Son Gönderiler

OpenAI, Yeni Nesil Yapay Zeka Modeli GPT-4.5’i Tanıttı

OpenAI, uzun süredir merakla beklenen yeni yapay zeka modeli GPT-4.5’i resmen duyurdu. GPT-4.5, OpenAI’nin bugüne… Devamı

1 gün Önce

World AI Cannes Festival 2025: Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nden İzlenimler

Geçtiğimiz hafta, Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak katıldığımız World AI Cannes Festival (WAICF), Avrupa’nın yapay zeka ekosisteminde… Devamı

1 hafta Önce

90. TRAI Meet-Up’ta “Fintech & Insurtech Dünyasında Yapay Zeka Uygulamaları” Konuşuldu

TRAI Meetup 90: Fintech & Insurtech Dünyasında Yapay Zeka Uygulamaları" etkinliği, finans ve sigorta sektörlerinde… Devamı

2 hafta Önce

TRAI Yapay Zeka Hukuk ve Yargı Çalışma Grubu Webinarı Gerçekleşti

'TRAI ‘Yapay Zeka, hukuk ve Yargı Çalışma grubu’ tarafından 12 Şubat 2025 tarihinde, moderatörlüğünü grup… Devamı

2 hafta Önce

‘Agentic AI’ın devreye girmesiyle iş dünyasında yeni bir dönüşüm dalgası yaşanacak”

2024 yılı, Türkiye ve dünya genelinde yapay zekanın dönüştürücü gücünü en net şekilde gösterdiği bir… Devamı

2 hafta Önce

Yapay Zeka Yarışında Yeni Oyuncu: Qwen 2.5 Max

Çinli teknoloji şirketi Alibaba, yapay zeka alanındaki rekabete yeni bir boyut kazandırarak, en son sürümü… Devamı

1 ay Önce