btbilgi

Makinelere bir şeye bakmayı ve ne olduğunu anlamayı öğretmek, uzun ve zorlu bir süreç gerektiriyor. Halen bu konuda bulunulan nokta, bir robot kola önündeki nesnelerin arasından benzer olanları saptayıp ayırmanın ötesine pek geçebilmiş değil. Fakat akıllı otomobiller ve evlerde bize yardım edecek robotlar bundan daha fazlasını yapabilmeli. İşte MIT’de (Massachusetts Institute of Technology) geliştirilen DON kısa isimli yeni makine görüşü sistemi ileri seviye fonksiyonları ile fark yaratmak niyetinde.

MIT’nin ‘Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nda (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – CSAIL) oluşturulmış DON (Dense Object Nets) sistemi, makinelerin baktığı nesneleri haritalayarak ne olduklarını çözmesini sağlıyor. Sistem kameralar sayesinde bir nesneyi inceliyor, görsel veri noktaları oluşturuyor, bunları birbirine bağlıyor ve büyük bir koordinat haritasına dönüştürüyor. Bu yöntem akıllı telefonların panaromik fotoğraf çekim modu ile çoklu fotoğrafları birbirine manalı biiçimde bağlamasına benzetilmekte. Makine bu set ile nesnenin neye benzediğini ve çevresiyle etkileşimini daha kolay saptayabiliyor.

Sistemi geliştiren ekip ayrıntıları bir bilimsel makalede aktarmış. Verilen bilgiye göre DON sistemi ile çalışan bir robot kol bir bardağa baktığında kendini kulpu tutacak şekilde konumlandırabilecek. Bardağın kapalı kısmının hep alta dönük olması gerektiğini ve eğer pozisyonu bozacak olursa içindeki şeyin döküleceğini kavrayabilecek. Sistem makine görüşü için bir RGB-D kamera sensörü kullanıyor. Nesnelerin ne olduğunu da binlerce imajı tarayıp uzun süren analizler sonucunda öğrenmesine gerek kalmıyor. Bir nesneyi bir saat kadar taradıktan sonra referans görüntüleri ile oluşturduğu koordinat haritasını karşılaştırıyor ve nesnenin ne olduğuna kendi karar veriyor.

Teknoloji henüz emekleme seviyesinde. Ama bu türden projeler daha gelişmiş makine görüşü ve nesne analizi için sağlam birer başlangıç adımı olacak. İlk hedef nesne analiz ve karar verme mekanizmasını mükemmel hale getirmek. Bir diğer gelecek hedefi ise piksel etiketleme. Bu da görülen her bir pikselin neye ait olduğunu ve diğerleri ile nasıl etkileştiğini saptayabilmek. Böylece otonom arabaları yönetecek yapay zekalar neye baktıklarını daha iyi anlayıp, karar verme süreçlerinde daha başarılı olacaklar.

Yorumlar
btbilgi
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.