Araştırmacılar, insanların göremediği şeyleri görmesini sağlamak için yapay zekayı kullandı.
İskoçya’daki Glasgow Üniversitesi'nden araştırmacılar, insanların beyin dalgalarını algoritmalarla entegre ederek "hayalet görüntüleme" adı verilen bir teknik oluşturdu.
Söz konusu teknik, beynin bir duvardaki zar zor görülebilen yansımaları nasıl işlediğini analiz ederek, görüşten kaçan nesnelerin temel ayrıntılarını yeniden oluşturabiliyor.
fazla oku
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
Normalde bu tür teknolojiler, lazer ışığını bir yüzeye ve sonra bir kamera sensörüne geri ışınlamayı ve ardından nesneyi tanımlamak için algoritmalar kullanılmasını içeriyor.
Yeni çalışmada araştırmacılar kamerayı insan gözüyle değiştirdi.
Tasarlanan deney düzeneğinde insan gözünün göremediği gizli nesne, bir projektörden gelen ışığın bir kartonda oluşturduğu desenlerdi.
İnsan katılımcılar ise beyaz bir duvarda yalnızca dağınık ışığı görebilecek şekilde konumlandırıldı. Yani bakış açısı tek başına orijinal nesneyi seçecek kadar net değildi.
Yapay zeka desteği de işte bu noktada devreye girdi. Katılımcılar beyinlerindeki görsel kortekslerindeki sinyalleri okuyabilen bir kask taktı. Bu sinyaller, saçılan ışığın kodunu çözebilen ve nesneyi tanımlayabilen yapay zeka algoritmalarını çalıştıran bir dizüstü bilgisayara bağlıydı.
Yaklaşık bir dakikalık gözlemlerin ardından sistem, hedeflenen her nesneyi doğru bir şekilde yeniden oluşturabildi.
Araştırma ekibi elde ettikleri bulguları bu ay göz teknolojileri firması Optica Görüntüleme ve Uygulamalı Optik Kongresi'nde sunacak.
Glasgow Üniversitesi’nde kuantum teknolojileri profesörü Daniele Faccio, "Bu çalışmanın bir gün insan ve yapay zekayı bir araya getirmek için kullanılabilecek fikirler sağladığına inanıyoruz" diye konuştu:
Bu çalışmada sonraki adımlar, 3D derinlik bilgisi sağlama yeteneğini genişletmekten, aynı anda birden çok izleyiciden gelen birden çok bilgiyi birleştirmenin yollarını aramaya kadar uzanıyor.
Independent Türkçe, Mashable, New Atlas, New Scientist
Derleyen: Çağla Üren