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

Microsoft – Güneydoğu Asya’da Yapay Zeka Pazarı

Bulut ve veri merkezi alanında Alphabet, Amazon ve Alibaba gibi şirketlerle rekabet halinde olan Microsoft,… Devamı

4 gün Önce

Şirket içi Eğitimlerdeki Problemler

Şirket içi eğitim dediğimiz zaman, birçok çalışanın aklında hala bu tablo canlanıyor: Ancak dünya sadece… Devamı

6 gün Önce

TRAI Üretim & Enerji Çalışma Grubu Çalıştayı 25 Nisan tarihinde, Türkiye’nin önde gelen üretim ve enerji kurumlarının katılımıyla gerçekleştirildi!

Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi (TRAI) liderliğinde ve T-Gate Yatırımcı Kulübü’nün ev sahipliğinde gerçekleştirilen “YZ Üretim… Devamı

7 gün Önce

Birinci Çeyrek Raporu: Farkındalık Artıyor, Ekosistem Gelişiyor!

EKOSİSTEMİ GÜÇLENDİRME ve HIZLANDIRMA ÇALIŞMALARIMIZ Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi (TRAI) olarak, Türkiye'de yapay zekâ farkındalığını artırmak… Devamı

2 hafta Önce

80’inci TRAI Meet-Up’ta: “Yaratıcılığın Geleceği: Üretken Yapay Zeka ile Yeni Dünyalar” konusu konuşdu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) tarafından her ayın üçüncü Çarşambası düzenlenmekte olan TRAI Mee-tuplarından seksenincisi… Devamı

3 hafta Önce

Open AI & Adobe Partnership

Dijital pazarlama ve yaratıcı yazılım üretiminde dünya lideri olan Adobe, kısa bir süre önce OpenAI'nin… Devamı

3 hafta Önce