Kameralar Artık Her Zamankinden AkıllıŞu anda mevcut olan otonom teknolojisini kullanan şirketler, araçlarında kullandıkları dijital kameraların ve grafik işleme birimlerinin (GPU'lar) birleşimi ile ortaya çıkan güce büyük ölçüde güveniyor. Ancak geleceğe dönük düşündüğümüzde bu sistemle alakalı büyük bir sorun görüyoruz. Etrafı 360 derece tarayan akıllı kameralar, aracın işlemcisine ve sensörlerine büyük miktarda gereksiz bir kamera görüntüsü sunuyor. Örneğin, otonom bir araç orman yolunda giderken aracın beyni denilen işlemci sistemi kameradan gelen orman görüntülerini detaylı bir şekilde analiz ediyor. Fazla bilgiden zarar gelmez diyebilirsiniz ancak görüntü işlemcileri tarafından detaylı bir incelenen bu görüntüler, fazlaca güç tüketimine ve zaman kaybına sebep oluyor. Bunu göz önünde bulundurarak, Manchester Üniversitesi ile Bristol Üniversitesi’nden oluşturulan Birleşik Krallık ekibi, makinelerde daha verimli görsel zekâ için farklı bir yaklaşım geliştirmek üzere harekete geçti. Yapılan araştırmalar sonucunda ise otonom araçlar gibi yapay zekâ sistemleri için yeni ve daha akıllı kameraları geliştirmek adına makine öğreniminin yapay zekâ ile birleştirilebileceği sonucuna ulaşıldı.
Gerçek Bir İlham Kaynağı: İnsan GözüGeliştirilen yeni kameralar için insan gözü örnek alınıyor. Etrafımıza baktığımız zaman gözlerimizin her şeyi algılayamaz. Gözlerimiz ve beynimiz dünyayı anlamlandırmak için her zaman birlikte çalışıyor ve bazı durumlarda beyin gözlerden gelen görüntüyü inceleyerek önemsiz olan şeyleri arka plana koyuyor. Bu sayede bizim için önemli olan şeyleri daha rahat bir şekilde fark edebiliyoruz. Bu sistemin geliştirilmekte olan gördüklerini öğrenen kamera sistemlerine fazlasıyla benzediği için de araştırmacılar insan gözü ve beyninden ilham alıyor.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Görsel AnlayışFacebook gibi platformlarda, kullanıcı bir fotoğraf yüklediği zaman fotoğraftaki yüzleri tanıyarak “bu kişiyi etiketlemek ister misiniz?” diye bir öneride bulunuyor. Facebook bu önermeyi Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional Neural Networks) denilen derin öğrenme teknolojisiyle gerçekleştiriyor. Bristol Üniversitesi’nde araştırmacı olan Dr. Laurie Bose'un gerçekleştirdiği çalışmalara göre Evrişimsel Sinir Ağı’nın Facebook gibi platformlardan çıkarak geliştirilen yeni kameralara aktarılması ile görüntüleri gerekli ve gereksiz olarak sınıflandırabilmek mümkün olabilir. Evrişimsel Sinir Ağları, kameradan gelen görüntüleri işlemci hattına göndermek zorunda kalmadan görselleri saniyede binlerce kez sınıflandırabiliyor ve böylece güç ve zaman kaybını ortadan kaldırma imkânı sunuyor. Araştırmalara dahil olan Profesör Piotr Dudek’e göre “Algılama, işleme ve görüntülerin filtrelenmesi yalnızca yüksek performanslı, düşük gecikmeli sistemleri mümkün kılmakla kalmıyor, aynı zamanda düşük güç tüketen, yüksek verimli donanım vaat ediyor.” Kısa bir süre içinde direksiyonu bile olmayan sürücüsüz araçlar, yüklerini kendi kendine götürüp teslim edebilen kamyonları görebiliriz. Hatta yapay zekâ destekli kameralar sadece otonomluğu geliştirmekle sınırlı kalmayıp diğer alanlara da katkı sağlayabilir. Örneğin, şu anda herhangi bir evde, ofiste veya alışveriş merkezinde yangın çıktığı zaman tavanda bulunan fıskiyelerin tamamı açılıyor ve yangının olmadığı bölgeler bile etkileniyor. Bu gereksiz kullanımdan dolayı büyük miktarda gereksiz su tüketimi ortaya çıkıyor ve bu durum su ekosisteminin olumsuz etkilenmesine yol açabiliyor. Ancak, yeni kameralar ile fıskiyeler artık yangının nerede olduğunu tespit edebilir ve nokta atışı yaparak daha kısa sürede, daha efektif bir şekilde sonuç verebilir. Gördüklerini öğrenen akıllı yapay zekâ kameraları bizlere geleceği işaret ediyor. Yakın gelecekte yeni kameralar ile otonom sistemlerin; otomobillerde, kamyonlarda ve hatta insansız hava araçlarında verimliliğini büyük ölçüde artırması bekleniyor. Kaynak: Interesting Engineering