Geleceğini dönüştüren yapay zekâ kullanım alanları

Yapay zekâ yaşadığımız dünyayı nasıl yeniden şekillendiriyor? Henüz fark etmediysen şaşırabilirsin. Avatarları sanal alanlar arasında taşımaktan veri mimarilerindeki yoğunluğu azaltmaya, evlerimizde holografik fitness eğitmenleri oluşturmaya kadar yapay zekâ yaşam biçimimizi şimdiden değiştiriyor.

Henüz Star Trek tarzı bir bilim kurgu dünyasında yaşamıyor olabiliriz ama ona giderek yaklaşıyoruz. Aşağıda fitness alanında nesne algılama teknolojisini, uç bilişimde nesne algılamayı ve uç bilişim ile nesne algılamanın dijital cihazlar arasındaki veri aktarımını nasıl iyileştirdiğini ele alıyoruz.

İşte 2022’de çığır açmasını beklediğimiz yapay zekâ kullanım alanlarından bazıları.

Fitness alanında Görsel Yapay Zekâ#

2022'de nesne algılama heyecan verici bir potansiyel taşıyor ve fitness sektöründe şimdiden ses getiriyor. Mirror ve Tonal, fitness alanında yapay zekâyı yaygınlaştıran başarılı şirketlere örnek oluşturuyor. Her ikisi de sağlığını ve egzersizini iyileştirmek amacıyla 10.000'den fazla antrenmanı yayınlayıp aynana yansıtabilen etkileşimli bir ev cihazı sunuyor.

Birçoğumuz fitness'ı hobiden çok bir angarya olarak görüyor ve spor salonuna adım atmaktan bile çekiniyoruz. Ancak Mirror, evinin rahatlığında duruş algılama yoluyla ilerlemeni, formunu ve diğer ölçümleri takip etmeni sağlıyor.

Bu uygulama, insan pozu tahmini kullanarak videodaki kişilerin duruşunu ve pozunu değerlendirir. İnsan pozu tahmini, görüntülerde veya videolarda insan vücudunun bölümlerinin ve eklemlerinin pozlarını tahmin eden bir süreçtir.

Nesne algılamadan farklı olarak bu yöntem, insanları bir insan kutusundan ayırır ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla insan beden dilini anlamaya çalışır. Ancak insan pozu tahminini derin öğrenmeyle birleştiren Mirror, milyonlarca farklı antrenmanı analiz ederek her egzersizin nasıl yapılması gerektiğine ilişkin kavramsal modeller oluşturmuş olacak.

Egzersiz sırasında uygulama, eklemlerinin konumlarını karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Sapmalar tespit edilip vurgulanır; böylece sakatlanma riski azalır ve kişisel antrenör olmadan daha güvenli, daha uygun bir egzersiz biçimi teşvik edilir. Aynı fikir, Ultralytics YOLO poz modelleriyle antrenman takibinin temelini oluşturur.

Mirror gibi yenilikçi uygulamalar sayesinde fitness alanındaki Görsel Yapay Zekâ son zamanlarda büyük bir sıçrama yaptı; bu da insanı ister istemez 2023'te fitness sektörünün nasıl görüneceğini merak ettiriyor.

Metaverse'te bilgisayarlı görü yapay zekâsı#

Mark Zuckerberg'in Facebook'u, Metaverse'ün kısaltması olan Meta olarak yeniden adlandırmasından bu yana bu terim herkesin dilinde. Peki tam olarak nedir? Kısacası metaverse, gerçek dünyayı genişletmesi amaçlanan dijital âlemleri ifade eden genel bir terimdir.

Sanal etkinliklere, konserlere ve buluşmalara katıldığını hayal et; ne demek istediğimizi anlarsın. Ancak metaverse, sosyal medyada oturum açıp haber akışında gezinmek gibi daha basit 'sanal' etkileşimleri de içerir.

Kesin bir nihai hedef olmasa da araştırmacılar, görsel girdilerden değerli bilgileri anlamaları ve toplanan verilere dayalı öneriler sunmaları için bilgisayarları eğiten bir yapay zekâ alanı olan bilgisayarlı görü yapay zekâsını kullanarak metaverse’ü olabildiğince sürükleyici hâle getirmek için yoğun biçimde çalışıyor. Metaverse’te bilgisayarlı görü yapay zekâsının önemli bir unsuru birlikte çalışabilirliktir. Bu terim, avatarları ve dijital öğeleri bir sanal dünyadan diğerine aktarma sürecini ifade eder.

Birlikte çalışabilirlikteki makine öğrenimi (ML) algoritmaları sağlık sektörüne şimdiden önemli katkılar sağladı. Örneğin, tomografi çektirdiğinde büyük miktarda veri işlenir, toplanır ve tıbbi bir veritabanında saklanır.

Doktorlar, sağlık bilgilerini veritabanına elle girerek farklı bir yaklaşım benimser. Hastalığın hızla teşhis edilmesini sağlamak için bu iki veri analizini birleştirmekte birlikte çalışabilirlikten yararlanılır.

Uç bilişimde nesne algılama#

Dünya veriye boğulmuş durumda. Veriler 'yeni petrol' olarak nitelendirilse de gerçekte fazlası sorun yaratıyor. Her veri eşit değerde değildir. Toplanan verileri derlemek, düzenlemek ve içinden seçim yapmak zamanımızı tüketiyor.

Nesne algılamayla uç bilişim, verileri ana veri merkezinden alıp mimarinin uç noktalarına taşıma yükünü hafifletti. Peki uç bilişim nedir ve nasıl çalışır?

Ana veritabanına veri gönderip alan teknik cihazlardan oluşan bir yörünge hayal et. İşlenmesi gereken çok büyük miktarda bilgi var. Veritabanının işleme hızı düşerek performansı olumsuz etkileyecek gecikmelere ve kesintilere yol açar.

Ancak uç bilişimle bu verilerin büyük bölümü uç noktalara dağıtılacak. Makine öğrenimi algoritmaları, her uç cihazı yerel olarak depolanan verilerle bir analitik modeli eğitmekle görevlendirir; bu yaklaşım federe öğrenme olarak bilinir.

Her cihaz, en değerli veri parçalarını ayıklayarak ağır işi üstlenir; ardından bu parçalar bütünsel analiz için ana veritabanına gönderilir. Yoğun araştırma içeren bir projeyi yürüten bir bilim insanını düşün. Her deneyin tüm verilerini analiz etmek yerine bu sorumluluğu, özetle geri bildirimde bulunacak diğer araştırmacılara devreder.

Görsel yapay zekâ dünyayı değiştiriyor ve burada ele aldığımız kullanım alanları buzdağının yalnızca görünen kısmı. Ultralytics Platform ile görsel yapay zekâyı sen de kullanabilirsin.

Yapay zekâ ile bilgisayarlı görü üzerinde eğlenmek istiyor ama kod yazmak istemiyor musun?#

Tek ihtiyacın bir fikir. Ultralytics Platform ile Ultralytics YOLO kullanarak kolayca modeller oluşturabilir ve fikirlerini hayata geçirebilirsin. Her şeyi basitleştiriyor ve karmaşık MLOps süreçlerini kendimiz üstleniyoruz; böylece yapay zekâyla eğlenmek için kod bilmen gerekmiyor. Başlamak kolay, ilk ML modelini oluşturmaksa daha da kolay.

Sorununu Görsel Yapay Zekâ ile çöz#

ML dağıtım platformumuzla başlamak çok kolay. Yapay zekâ konusunda önceden hiçbir deneyimin olması gerekmiyor.