Yapay zekanın günlük makineleri nasıl geliştirdiğine bir bakış

Yapay zeka destekli akıllı cihazlar yeni norm haline geliyor

Teknolojideki önemli gelişmeler sayesinde makineler daha yetenekli hale geliyor. Örneğin, işlemcilerin daha küçük, daha hızlı ve daha uygun fiyatlı hale gelmesi, makinelerin karmaşık görevleri bağımsız olarak yerine getirmesini sağlıyor. Kameralar ve hareket dedektörleri gibi sensörlerle birlikte bu makineler bilgi toplayabilir, çevrelerini yorumlayabilir ve gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir.

Bilgisayar görüşü burada çok önemli bir rol oynamaktadır. Makinelerin çevrelerini görsel olarak anlamalarını ve buna göre tepki vermelerini sağlar. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi görsel yapay zeka modelleri, insanları, nesneleri ve eylemleri hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamaya yardımcı olabilir.

‍

Bu yapay zeka işlemi doğrudan verilerin toplandığı cihazda gerçekleştiğinde, uç yapay zeka olarak bilinir. Bu, verileri buluta iletme ve yanıt bekleme ihtiyacını ortadan kaldırarak güçlü bir internet bağlantısı olmasa bile daha hızlı tepkiler, gelişmiş gizlilik ve daha güvenilir performans sağlar.

Bu faydalar nedeniyle, işletmelerin yüzde 80'inden fazlası artık operasyonlarının çeşitli yönlerinde yapay zeka kullanıyor. Bu istikrarlı ilerleme, günlük aletleri sessizce giderek daha fazla güvenebileceğimiz akıllı, duyarlı sistemlere dönüştürüyor.

Temel bilgisayarla görme görevlerini anlama

Akıllı makinelerin günlük örneklerine geçmeden önce, bu uygulamaların dayandığı bazı bilgisayarla görme görevlerine daha yakından bakalım:

• Nesne algılama: Bu görev, makinelerin bir görüntü veya video karesi içindeki belirli nesneleri bulmasını ve tanımlamasını sağlar - örneğin, tezgah üzerindeki bir kahve fincanını veya bir odaya giren bir kişiyi tespit etmek.
  ‍
• Nesne izleme: Bir nesne tespit edildikten sonra, izleme, bir lobide hareket eden bir kişiyi takip etmek veya raftan alınan bir ürünü izlemek gibi birden fazla kare boyunca hareketini sekmeler halinde tutar.
  ‍
• Örnek segmentasyonu: Bu görev, her bir öğenin tam şeklini ve sınırlarını belirleyerek nesneleri tespit etmenin ötesine geçer ve sistemlerin üst üste binen veya benzer şekilli nesneleri ayırt etmesine yardımcı olur, otomatlar veya çöp kutuları gibi dağınık ortamlarda kullanışlıdır.
  ‍
• Görüntü sınıflandırma: Akıllı bir imha sisteminde bir fotoğrafın geri dönüştürülebilir atık mı yoksa yiyecek artıkları mı içerdiğini belirlemek gibi, içinde ne olduğuna bağlı olarak bir görüntünün tamamına bir etiket atamayı içerir.
  ‍
• Poz tahmini: Eklemler ve uzuvlar gibi kilit noktaları belirleyerek makinelerin insan vücudunun konumunu ve yönünü anlamasına yardımcı olur, fitness geri bildirim sistemleri veya duruşa dayalı yorgunluk tespiti gibi uygulamaları mümkün kılar.

Günlük yaşamda ve makinelerde Vision AI örneklerini keşfetmek

Şimdi, bilgisayarla görme ve yapay zekanın günlük hayatınızda karşılaşabileceğiniz makinelerde nasıl kullanıldığına dair bazı örnekleri inceleyelim.

Akıllı makineler daha iyi atık bertarafına güç veriyor

Hepimiz bir çöp kutusunda tereddüt ettiğimiz anlar olmuştur - bir içeceği veya atıştırmalığı bitirip "Bu nereye gidiyor?" diye merak etmişizdir. Bardak geri dönüştürülebilir mi? Kompostlanabilir mi? Sadece çöp mü? Çoğu zaman bu bir tahmindir.

Akıllı çöp kutuları bu kararı kolaylaştırmaya yardımcı oluyor. Vision AI kullanan bu çöp kutuları, farklı atık türlerini tanıyabiliyor ve kullanıcının herhangi bir yardımı olmadan öğeleri otomatik olarak ayırabiliyor.

TrashBot ve Bin-e gibi sistemler plastik, kağıt veya gıda gibi malzemeleri sınıflandırmak için kameralar ve bilgisayar görüşü kullanır. Madde tanımlandıktan sonra kendi başına doğru bölmeye yerleştirilir.

‍

Bu akıllı makineler geri dönüşüm hatalarını azaltabilir ve verimliliği artırabilir. Hatta bazı kutular, kullanıcılara atıklarının nasıl işlendiğini göstermek için ışıklar veya ekranlar kullanarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Ayrıca her bir bölmenin ne kadar dolu olduğunu izleyebilir ve toplama zamanı geldiğinde personeli uyarabilirler.

Akıllı kutular perde arkasında, atılan atık türleri ve miktarları hakkında faydalı veriler toplar. Bu, kuruluşların atık alışkanlıklarını daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve sürdürülebilirlik hedeflerine doğru ilerlemeyi destekler.

Makine zekasının akıllı buzdolaplarına entegre edilmesi

Akıllı buzdolapları, özellikle ofisler, spor salonları ve ortak alanlar gibi yerlerde geleneksel otomatlardan popüler ve kullanışlı bir yükseltme haline geliyor. Kodları girmek veya düğmelere basmak yerine, sadece bir QR kodunu tarayabilir, buzdolabını açabilir ve ihtiyacınız olanı alabilirsiniz.

Bu buzdolapları Vision AI tarafından desteklenmektedir. İçerideki kameralar rafları izler ve neyin alındığını veya iade edildiğini gerçek zamanlı olarak takip eder. Sistem, ürünleri şekillerine, boyutlarına ve konumlarına göre görsel olarak algılar, böylece barkodlara veya ağırlık sensörlerine gerek kalmaz.

‍

Bilgisayar görüşü perde arkasındaki her şeyi halleder. Envanterin doğru bir kaydının tutulmasını destekleyerek operatörler için yeniden stoklamayı kolaylaştırır. Görüntü tabanlı takip, kullanıcılar için kolaylık ve işletmeler için verimlilik sunarken, her iki taraf için de çok az veya hiç ekstra çaba gerektirmez.

Yapay zeka destekli cihazlarla daha hızlı ve daha kolay park etme

Yapay zeka sayesinde park için ödeme yapmak kolaylaşıyor. Birçok kamu ve ticari alanda, akıllı sayaçlar artık bozuk para, bilet veya basılı makbuz gerektirmiyor. Bunun yerine, araçları tanımak ve ödemeleri otomatik olarak gerçekleştirmek için bilgisayar görüşü kullanıyorlar.

Bunun arkasındaki temel teknoloji Otomatik Plaka Tanıma (ANPR). Bir araç otoparka girdiğinde, kameralar plakasını yakalar ve sistem metni okumak için bilgisayar görüşü ve Optik Karakter Tanıma (OCR) kullanır. Bu sayede fiziksel bilet veya manuel check-in ihtiyacı ortadan kalkıyor. 

‍

Bu akıllı sistemler park etmeyi sürücüler için daha hızlı ve operatörler için daha verimli hale getirir. İnsan hatalarını azaltır, bakım masraflarını düşürür ve daha iyi alan yönetimi sağlar. Yapay zekanın ağır işi üstlenmesiyle, park etme daha sorunsuz ve daha akıcı bir deneyim haline geliyor.

Bilgisayar görüşü kahve makinelerine kişisel bir dokunuş getiriyor 

Kahve makineleri onlarca yıldır günlük hayatın bir parçası; ofislerden kafelere, havaalanlarından benzin istasyonlarına kadar her yerde bulunuyor. Şimdi, araştırmacılar ve teknoloji şirketleri Vision AI'nin bu makineleri nasıl daha akıllı ve kişiselleştirilmiş hale getirebileceğini araştırıyor.

Örneğin, dahili kameralara sahip akıllı makineler kullanıcının yüz görüntüsünü yakalayabilir ve yorgunluk belirtilerini tespit etmek için sarkık gözler veya yorgun ifadeler gibi özellikleri analiz edebilir. Bu analize dayanarak, makine kahvenin gücünü ayarlayabilir, iyi dinlenmiş görünüyorsanız daha hafif bir içecek veya yorgun görünüyorsanız daha güçlü bir içecek hazırlayarak daha tazelenmiş hissetmenize yardımcı olabilir.

‍

Yapay zeka destekli akıllı cihazların artıları ve eksileri

Yapay zeka, günlük aletleri daha akıllı ve sezgisel hale getirerek kullanıcılar için çeşitli avantajlar sunuyor. İşte bu teknolojilerin günlük hayata getirdiği temel avantajlardan bazıları:

• Kolaylık: Bilgisayar görüşü, cihazların kullanıcıları ve nesneleri tanımasını sağlayarak düğmelere veya manuel girişe olan ihtiyacı azaltır ve etkileşimleri daha sorunsuz hale getirir.
  ‍
• Temassız etkileşim: Hijyenin önemli olduğu ortamlarda (hastaneler veya gıda hizmetleri gibi), görüş tabanlı cihazlar kullanıcıların fiziksel temas olmadan etkileşime girmesine olanak tanır.
  ‍
• Erişilebilirlik: Bilgisayarla görme, engelli kullanıcılar için hareket tabanlı kontroller, kimlik doğrulama için yüz tanıma veya günlük görevlerde yardımcı olmak için nesne algılama sağlayabilir.

Aynı zamanda bu gelişmeler bazı zorlukları da beraberinde getiriyor. İşte yapay zeka destekli akıllı cihazları kullanırken göz önünde bulundurulması gereken birkaç potansiyel dezavantaj:

• Gizlilik endişeleri: Bilgisayarla görme genellikle kameralara dayandığından, özellikle ortak veya kamusal alanlarda kaydedilme veya izlenme konusunda endişelere yol açabilir.
  ‍
• Aydınlatma ve yerleşime bağımlılık: Bilgisayarlı görü sistemlerinin düzgün çalışması için iyi bir aydınlatma ve net bir görüş gerekir, bu da belirli ortamlarda güvenilirliklerini sınırlayabilir.
  ‍
• Artan karmaşıklık: Görüntü özellikli cihazların düzgün çalışması için genellikle daha fazla teknik destek, düzenli yazılım güncellemeleri ve dikkatli kalibrasyon gerekir.

Önemli çıkarımlar

Her gün kullandığımız makineler sessizce daha yetenekli hale geliyor. Vision AI ile artık etraflarında olup bitenleri görebiliyor, anlayabiliyor ve hızlı bir şekilde yanıt verebiliyorlar. Bu da günlük işlerin daha hızlı, daha kolay ve daha doğal yapılmasına yardımcı oluyor.

Halihazırda bağımlı olduğumuz araçları geliştiren yapay zeka ile sonuç, tanıdık makinelerin daha iyi çalıştığı ve bizden daha az çaba gerektirdiği bir dünya. Bu teknoloji gelişmeye devam ettikçe, günlük yaşamın dokusuna dokunmuş daha da sorunsuz, akıllı etkileşimler bekleyebiliriz.

Yapay zeka ile geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinmek için aktif topluluğumuza katılın ve GitHub deposunu keşfedin. Kendi yapay görme fikirlerinizi hayata geçirmek istiyorsanız, başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Ayrıca çözümler sayfalarımızı ziyaret ederek sağlık sektöründe yapay zekanın ve otomotiv sektöründe yapay zekanın nasıl bir etki yarattığını görebilirsiniz.