Geleceğini dönüştüren AI kullanım alanları

Yapay zeka yaşadığımız dünyayı nasıl yeniden şekillendiriyor? Henüz fark etmediysen büyük bir sürprizle karşılaşacaksın. Avatarları sanal ortamlar arasında taşımaktan veri mimarilerindeki yoğunluğu azaltmaya ve evlerimizde hologram fitness eğitmenleri oluşturmaya kadar yapay zeka, bizi çoktan heyecan verici yeni bir yaşam çağına taşıdı.

Henüz bir Star Trek bilim kurgu dünyasında yaşamıyor olabiliriz, ancak ona giderek yaklaşıyoruz. Aşağıda, fitness alanında nesne algılama teknolojisini ve uç bilişimde nesne algılamayı içeren yeni yapay zeka kullanım alanlarını ele alacak ve nesne algılamalı uç bilişimin dijital cihazlar arasındaki veri aktarımını nasıl iyileştirdiğini inceleyeceğiz.

2022'de yeni bir çığır açacağını öngördüğümüz yapay zeka kullanım alanlarından yalnızca bazılarını derinlemesine inceleyelim.

Fitness alanında görüntü yapay zekası#

2022'de nesne algılama heyecan verici bir fırsat sunuyor ve fitness sektöründe şimdiden ses getiriyor. Mirror ve Tonal, fitness alanında yapay zekayı tanıtan başarılı şirketlere örnektir; her ikisi de sağlığını ve egzersizlerini iyileştirmek amacıyla 10.000'den fazla antrenmanı yayınlayıp aynana yansıtabilecek etkileşimli bir ev cihazı sunuyor.

Birçoğumuz fitness'ı hobiden çok bir angarya olarak görüyor ve spor salonuna adım atmaya bile isteksiz davranıyoruz. Ancak evinin rahatlığında Mirror, duruş algılama aracılığıyla ilerlemeni, formunu ve diğer ölçümlerini takip etmene olanak tanıyor.

Bu son derece gelişmiş uygulama, insan vücudu bölümlerinin ve eklemlerinin görüntülerde veya videolarda aldığı pozları tahmin eden bir süreç olan İnsan Poz Tahmini'ni kullanarak videodaki kişilerin duruşunu ve pozunu değerlendiriyor.

İnsanları bir insan kutusundan ayırt etmesi ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla insan beden dilini anlaması bakımından nesne algılamadan farklıdır. Ancak İnsan Poz Tahmini ile derin öğrenmeyi birleştiren Mirror, milyonlarca farklı antrenmanı analiz ederek her egzersizin nasıl uygulanması gerektiğine ilişkin kavramsal modeller oluşturmuş olacak.

Uygulama, egzersiz sırasında eklemlerinin konumunu karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Her türlü sapma algılanıp vurgulanarak yaralanma riski azaltılır ve kişisel antrenör olmadan daha güvenli, daha ideal bir egzersiz yapma biçimi teşvik edilir.

Fitness alanında görüntü yapay zekası, Mirror gibi yenilikçi uygulamalar sayesinde son zamanlarda kuantum sıçraması gerçekleştirdi; bu da insanı meraklandırıyor… 2023'te fitness sektörü nasıl görünecek?

Metaverse'de bilgisayarlı görü yapay zekası#

Mark Zuckerberg Facebook'u Metaverse'ın kısaltması olan Meta olarak yeniden markalaştırdığından beri bu terim herkesin dilinde. Peki tam olarak nedir? Kısaca metaverse, gerçek dünyayı genişletmesi amaçlanan dijital alanları ifade eden kapsayıcı bir terimdir.

Sanal etkinliklere, konserlere ve buluşmalara katıldığını hayal et; ne demek istediğimizi anlayacaksın. Ancak metaverse, sosyal medyaya giriş yapmak ve haber akışında gezinmek gibi daha basit “sanal” etkileşimleri de kapsar.

Kesin bir nihai hedef olmamasına rağmen bilim insanları, görsel girdilerden değerli bilgileri anlamlandırmaları ve toplanan verilere dayalı öneriler sunmaları için bilgisayarları eğiten bir yapay zeka alanı olan bilgisayarlı görü yapay zekasını kullanarak metaverse'ü mümkün olduğunca sürükleyici hale getirmek için büyük çaba harcıyor. Metaverse'deki bilgisayarlı görü yapay zekasının temel unsurlarından biri birlikte çalışabilirliktir. Gösterişli ve biraz göz korkutucu görünen bu terim, avatarların ve dijital öğelerin bir sanal dünyadan diğerine sorunsuz şekilde aktarılması sürecini ifade eder.

Birlikte çalışabilirlikteki makine öğrenimi (ML) algoritmaları sağlık sektörünü şimdiden güçlendirdi. Örneğin, bilgisayarlı tomografi taraması yaptırdığında büyük miktarda veri işlenir, toplanır ve bir tıbbi veri tabanında depolanır.

Doktorlar ise sağlık bilgilerini bir veri tabanına manuel olarak girerek farklı bir yaklaşım benimser. Ardından bu iki veri analizini entegre etmek ve hastalığın hızlı şekilde teşhis edilmesini sağlamak için birlikte çalışabilirlik kullanılır.

Uç bilişimde nesne algılama#

Dünya veriye boğulmuş durumda. Veri “yeni petrol” olarak adlandırılmış olsa da gerçek şu ki, çok fazla veri sorun yaratıyor. Her veri aynı şekilde oluşturulmaz. Toplanan verileri bir araya getirmek, düzenlemek ve elemek zamanımızı tüketiyor.

Nesne algılamalı uç bilişim, verileri ana veri merkezinden çıkarıp mimarinin uç noktalarına taşımak gibi ağır bir yükten bizi kurtardı. Peki uç bilişim nedir ve nasıl çalışır?

Ana veri tabanına veri gönderen ve veri alan teknik cihazlardan oluşan bir yörünge hayal et. İşlenmesi gereken çok büyük miktarda bilgi vardır. Veri tabanının işleme hızı olumsuz etkilenir ve performansı düşüren gecikmelere ve kesintilere yol açar.

Ancak uç bilişim sayesinde bu verilerin büyük bir bölümü çevreye dağıtılır. Makine öğrenimi algoritmaları, her uç cihazı yerel olarak depolanan verilerle analitik bir model eğitmekle sorumlu hale getirir.

Her cihaz, verilerin en değerli kısımlarını filtreleyerek ağır işlerin üstesinden gelir ve ardından bütünsel bir analiz için bunları ana veri tabanına gönderir. Araştırmalarla yoğun şekilde dolu bir projeyi üstlenen bir bilim insanını düşün. Her bir deneyin tüm verilerini analiz etmek yerine bu sorumluluğu, özetle geri bildirimde bulunacak diğer araştırmacılara devreder.

Biz konuşurken görüntü yapay zekası dünyayı değiştiriyor ve burada ele aldığımız yapay zeka kullanım alanları buzdağının yalnızca görünen kısmı. Ancak daha da heyecan verici olan, ML dağıtım platformumuz Ultralytics Platform ile görüntü yapay zekasının harikalarından senin de yararlanabilmen.

Yapay zeka ve bilgisayarlı görüyle eğlenmek istiyor ama kod yazmadan mı yapmak istiyorsun?#

Tek ihtiyacın olan bir fikir. Ultralytics Platform ile YOLOv5 kullanarak kolayca modeller oluşturabilir ve fikirlerini gerçeğe dönüştürebilirsin. Her şeyi basitleştiriyor ve karmaşık MLOps işlemlerinin tamamını kendimiz üstleniyoruz; böylece yapay zekayla eğlenmek için herhangi bir kod bilmen gerekmiyor. Başlamak kolay, ilk ML modelini oluşturmak ise daha da kolay.

Sorununu Görüntü Yapay Zekası ile çöz#

ML dağıtım platformumuzla başlamak kolaydır. Yapay zeka konusunda daha önce hiç deneyimin olmasına gerek yok.