Categories: 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

TRAI

Recent Posts

TRAI Meet-Up #106’da Savunma Sanayisinde Yapay Zeka Uygulamaları Ele Alındı

106. TRAI Meet-Up’ta savunma sanayisinde algoritmik güç ve yapay zeka uygulamalarını ele aldık. HAVELSAN ev…

2 saat ago

Eğitim Teknolojilerinde Yapay Zeka Etkisi

Eğitim teknolojileri (EDTech) artık yalnızca ders içeriklerinin dijital ortama taşınmasıyla sınırlı değil. Bugün EdTech; öğrenme…

1 hafta ago

Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı açıklandı

Türkiye’nin 2026–2030 dönemini kapsayan Yapay Zeka Eylem Planı, Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan tarafından Türkiye Yapay…

1 hafta ago

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nın Raporu Yayında!

TRAI olarak her yıl düzenlediğimiz çalıştaylarda, Türkiye yapay zeka ekosisteminin nabzını tutuyoruz. TRAI 9. Yıl…

2 hafta ago

“Yapay Zeka, Yalıtımda Stratejik Bir Kaldıraç Olacak”

Yalıtım sektörü, enerji verimliliği, sürdürülebilirlik ve karbon azaltımı hedefleriyle Türkiye için stratejik önem taşıyan alanların…

3 hafta ago

TRAI Meet-Up #105’te Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka Ele Alındı

TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…

1 ay ago