Geleceğinizi dönüştüren yapay zeka kullanım durumları

Yapay zeka yaşadığımız dünyayı nasıl değiştiriyor? Eğer henüz fark etmediysen şaşırmaya hazır ol. Avatarları sanal alanlar arasında taşımaktan veri mimarilerini hafifletmeye, evlerimizde hologram fitness eğitmenleri oluşturmaya kadar yapay zeka bizi zaten heyecan verici yeni bir yaşam dönemine taşıdı.

Henüz bir Star Trek bilim kurgu fantezisinde yaşamıyor olabiliriz ama buna giderek yaklaşıyoruz. Aşağıda, fitness alanında nesne algılama teknolojisi ve uç bilişimde (edge computing) nesne algılama gibi yenilikçi yapay zeka kullanım durumlarını tartışacak ve nesne algılamalı uç bilişimin dijital cihazlar arasındaki veri iletimini nasıl iyileştirdiğini inceleyeceğiz.

2022'de çığır açacağını öngördüğümüz yapay zeka kullanım durumlarından bazılarına derinlemesine bir bakış atalım.

Fitness alanında Vision AI#

2022'de nesne tespiti heyecan verici bir olasılıktır ve fitness sektöründe şimdiden dalgalar yaratmaktadır. Mirror ve Tonal, fitness alanında yapay zekayı destekleyen başarılı şirketlerin her ikisine de örnek olarak gösterilebilir; her ikisi de sağlığınızı ve egzersizinizi iyileştirmek amacıyla 10.000'den fazla antrenman akışı sağlayabilen ve bunları aynanıza yansıtabilen interaktif bir ev cihazı sunmaktadır.

Birçoğumuz fitness yapmayı bir hobiden çok angarya olarak görüyoruz ve hatta spor salonuna adım atmaya bile çekiniyoruz. Ancak Mirror, evinin konforunda duruş algılama yoluyla ilerlemeni, formunu ve diğer metriklerini takip etmeni sağlıyor.

Bu oldukça gelişmiş uygulama, insan vücudu bölümlerinin ve eklemlerinin pozisyonlarını görüntülerde veya videolarda tahmin eden bir süreç olan Human Pose Estimation kullanarak videodaki insanların duruşlarını ve pozlarını eleştirir.

İnsanları bir insan kutusundan ayırarak nesne tespitinden ayrılır ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla insan beden dili hakkında bir anlayış geliştirir. Ancak Human Pose Estimation ile derin öğrenmeyi birleştiren Mirror, milyonlarca farklı antrenmanı analiz ederek her egzersizin nasıl gerçekleştirilmesi gerektiğine dair kavramsal modeller oluşturmuş olacaktır.

Egzersiz sırasında uygulama, eklemlerinin konumunu karşılaştırmak için bir algoritma kullanır. Herhangi bir sapma algılanır ve vurgulanır; bu da sakatlanma riskini azaltır ve kişisel antrenör olmadan daha güvenli, daha optimal bir çalışma yolu sağlar.

Fitness alanında Vision AI, Mirror gibi yenilikçi uygulamalar sayesinde son zamanlarda büyük bir sıçrama yaptı ve bu da sana şunu düşündürüyor… 2023'te fitness sektörü nasıl görünecek?

Metaverse'te bilgisayarlı görü (Computer Vision) yapay zekası#

Mark Zuckerberg Facebook'u, Metaverse'ün kısaltması olan Meta olarak yeniden markaladığından beri bu terim herkesin dilinde. Ama tam olarak nedir? Kısacası metaverse, gerçek dünyayı genişletmeyi amaçlayan dijital alemleri ifade eden kapsamlı bir terimdir.

Sanal etkinliklere, konserlere, buluşmalara katıldığını hayal et, doğru fikri elde edeceksin. Ancak metaverse, sosyal medyaya giriş yapmak ve haber akışında gezinmek gibi daha basit 'sanal' etkileşimleri de içerir.

Kesin bir son hedef olmasa da bilim insanları, bilgisayarlı görü yapay zekasını kullanarak metaverse ortamını olabildiğince sürükleyici hale getirmek için dağları deviriyor; bu, bilgisayarlara görsel girdilerden değerli anlamlar çıkarmayı ve toplanan verilere dayanarak öneriler sunmayı öğreten bir yapay zeka alanıdır. Metaverse'teki bilgisayarlı görü yapay zekasının çok önemli bir unsuru birlikte çalışabilirliktir. Bu süslü, biraz göz korkutucu terim aslında avatarları ve dijital öğeleri bir sanal alemden diğerine sorunsuz bir şekilde aktarma süreci anlamına gelir.

Birlikte çalışabilirlikteki makine öğrenimi (ML) algoritmaları sağlık sektörünü şimdiden güçlendirmiştir. Örneğin, bir BT taraması yaptırdığınızda, büyük hacimli veriler işlenecek, toplanacak ve tıbbi bir veritabanında depolanacaktır.

Doktorlar, sağlık bilgilerini manuel olarak bir veritabanına girerek farklı bir yaklaşım izleyeceklerdir. Birlikte çalışabilirlik, hastalığın hızlı bir teşhisini sağlamak için bu iki veri analizini entegre etmek amacıyla kullanılır.

Uç bilişimde nesne algılama#

Dünya veri altında boğuluyor. Veriler 'yeni petrol' olarak adlandırılsa da gerçek şu ki, fazlası sorun yaratıyor. Tüm veriler eşit yaratılmamıştır. Toplanan verileri bir araya getirmek, düzenlemek ve ayıklamak zamanı tüketir.

Nesne tespiti içeren Edge computing, verileri ana veri merkezinden çıkarıp mimarisinin uçlarına taşıma yükünü üzerimizden almıştır. Peki Edge computing nedir ve nasıl çalışır?

Ana veritabanına veri gönderip alan teknik cihazlardan oluşan bir yörünge hayal et. İşlenmesi gereken çok fazla bilgi var. Veritabanının hız işleme yetenekleri kısıtlanacak, bu da performansı düşüren gecikmelere ve aksamalara neden olacaktır.

Ancak uç bilişim ile bu verilerin çoğu çevreye yayılacaktır. Makine öğrenimi algoritmaları, her bir uç cihazı, yerel olarak depolanan verilerle analitik bir model eğitmekten sorumlu tutar.

Her cihaz, verilerin en değerli kısımlarını filtreleyerek ağır işi yapacak ve bunlar daha sonra bütünsel bir analiz için ana veritabanına gönderilecektir. Araştırmalarla dolu bir projeyi üstlenen bir bilim insanını düşün. Her bir deneyin tüm verilerini analiz etmek yerine, bu sorumluluğu özetle geri bildirim verecek diğer araştırmacılara devreder.

Vision AI biz daha konuşurken dünyayı değiştiriyor ve burada ele aldığımız yapay zeka kullanım durumları buzdağının sadece görünen kısmı. Ancak daha da heyecan verici olanı, ML dağıtım platformumuz Ultralytics Platform ile Vision AI'nın harikalarından sen de yararlanabilirsin.

Yapay zeka bilgisayarlı görü ile eğlenmek ama kod yazmamak mı istiyorsun?#

Tek ihtiyacın olan bir fikir. Ultralytics Platform ile YOLOv5 kullanarak modeller oluşturmak ve fikirlerini hayata geçirmek kolaydır. İşleri basitleştiriyor ve karmaşık MLOps süreçlerinin tümünü kendimiz hallediyoruz; böylece eğlenceli yapay zekaya sahip olmak için herhangi bir kod bilmene gerek kalmıyor. Başlamak kolaydır ve ilk ML modelini oluşturmak daha de kolaydır.

Sorununu Vision AI ile çöz#

ML dağıtım platformumuzla başlamak çok kolay. Yapay zeka konusunda daha önceden herhangi bir deneyime sahip olman gerekmiyor.