Ekip, yayınladıkları makalede, araştırmalarını şu şekilde açıklamış: “Hayatınızda, ağır çekimde bir kamerayla kaydetmek isteyebileceğiniz birçok unutulmaz an var. Bu anları gözlerinizin net bir şekilde yakalaması zor. Bir bebeğin ilk yürüyüşü, zor bir kaykay hareketi, bir topu yakalayan köpek, …Bir cep telefonuyla saniyede 240 karelik video çekmek mümkün olsa da, her şeyi yüksek kare hızlarında kaydetmek, büyük hafıza alanı gerektirdiği ve mobil cihazlar için fazla enerji tükettiği için pratik değil.”
NVIDIA Tesla V100 GPU’ları ve cuDNN hızlandırılmış PyTorch derin öğrenme çerçevesini kullanan ekip, sistemlerini saniyede 240 kare hızında çekilen 11.000’den fazla video ile eğitti. Convolutional Neural Networks, eğitildikten sonra ekstra kareleri öngördü. Sonuçta, düşük kare hızında çekilen videoların daha akıcı ve daha az bulanık görünmesi sağlandı.
Kaynak: Nvidia
Günümüz yapay zeka teknolojilerinin en büyük sınırlamalarından biri, enerji tüketimi ve öğrenme hızı gibi faktörlerdir.… Devamı
Çin’in Kuantum Hesaplamadaki Yeni Atılımı: Zuchongzhi-3, Google’ı Geride Bıraktı Çin, kuantum hesaplama alanında önemli bir… Devamı
Çinli teknoloji girişimi Butterfly Effect tarafından geliştirilen Manus AI, tamamen otonom bir yapay zeka ajanı… Devamı
OpenAI, uzun süredir merakla beklenen yeni yapay zeka modeli GPT-4.5’i resmen duyurdu. GPT-4.5, OpenAI’nin bugüne… Devamı
Geçtiğimiz hafta, Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak katıldığımız World AI Cannes Festival (WAICF), Avrupa’nın yapay zeka ekosisteminde… Devamı
TRAI Meetup 90: Fintech & Insurtech Dünyasında Yapay Zeka Uygulamaları" etkinliği, finans ve sigorta sektörlerinde… Devamı