Bilgisayarlı görü, Yapay Zeka’nın en uzun zamandır araştırılan ve en önemli alanlarından biridir. Makinelerin dünyadaki görsel bilgileri insanlar gibi yorumlamasını ve anlamasını sağlamayı amaçlar. Kökleri, araştırmacıların bilgisayarları kullanarak insan görsel algısını taklit etmenin yollarını keşfetmeye başladığı 1960’lara kadar dayanmaktadır. Marvin Minsky ve Seymour Papert gibi öncüler, desen tanıma ve görmenin hesaplamalı teorisini inceleyerek günümüzdeki bilgisayarlı görünün temellerini attılar.
Görüntü işleme tekniklerindeki ilerlemeler ve daha karmaşık algoritmaların geliştirilmesiyle 1970’lerde ve 1980’lerde alanda önemli bir büyüme görüldü. 1990’larda ve 2000’lerde bilgi işlem gücü arttıkça ve dijital kameralar daha yaygın hale geldikçe, bilgisayarlı görü uygulamaları hızla genişledi. Makine öğrenmesi, özellikle derin öğrenme ve 2010’larda adaptif sinir ağlarının keşfi, alanı devrim niteliğinde değiştirdi. Yüz tanıma, nesne algılama ve görüntü sınıflandırması gibi alanlarda çığır açtı. Günümüzde bilgisayarlı görü, birçok teknolojinin ayrılmaz bir parçasıdır ve bunun sonucu olarak da en hızlı gelişen Yapay Zeka alt dallarından biridir
Bilgisayar Görüntüsündeki Gelişmeler
- Üretken Yapay Zeka: Üretken Yapay Zeka, sentetik verilerin oluşturulmasını sağlayarak bilgisayar görüşünde devrim yaratmıştır. Bu veriler, nesne algılama ve yüz tanıma gibi görevler için modelleri eğitmek için kullanılabilir ve insane li ile veri etiketlemeyle ilişkili maliyet ve süreyi azaltır.
- Çok Modlu Yapay Zeka: Bu yaklaşım, daha kapsamlı içgörüler sağlamak için birden fazla veri biçimini (örneğin, metin, görüntü, video) birleştirir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, doktor notlarındaki metinsel verileri tıbbi görüntülerdeki görsel verilerle birleştirmek daha hızlı ve daha doğru teşhisleri mümkün kılabilir.
- Uç Bilişim: Uç bilişim, bilgisayar görüşü algoritmalarının bulut tabanlı sunuculara göndermek yerine yerel cihazlarda çalışmasını sağlar. Bu, gecikmeyi azaltır ve otonom araçlar ve gerçek zamanlı gözetim gibi uygulamalar için çok önemli olan gerçek zamanlı işleme yeteneklerini iyileştirir. Veri gizliliği konusundaki faydaları da uç bilişimi cazip kılan özelliklerinden biridir.
- 3B Bilgisayar Görüntüsü: 3B bilgisayar görüşündeki gelişmeler, üç boyutlu alanların daha doğru modellenmesini ve anlaşılmasını sağlar. Bu, özellikle robotik, artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) gibi alanlarda fayda sağlamaktadır.
Bilgisayarlı Görüşün Kullanım Örnekleri - Sağlık: Bilgisayarlı görüş, kanser gibi hastalıkların erken tespiti için tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılmaktadır. AI destekli sistemler, X-ışınları, MRI’lar ve BT taramalarındaki desenleri ve anomalileri yüksek doğrulukla belirleyerek erken teşhis ve tedaviye yardımcı olabilir. Yeni yapılan bir çalışma kapsamında dilin fotoğraflarını işleyerek %95in üstünde doğruluk oranında hastalık teşhisi yapabilien bir model geliştirildi.
- Tarım: Tarımda, bilgisayarlı görüş, mahsul izleme, haşere tespiti ve verim tahmininde yardımcı olur. Bilgisayarlı görüş teknolojisiyle donatılmış dronlar, çiftçilere mahsul sağlığı ve büyüme desenleri hakkında ayrıntılı bilgiler sağlayarak büyük tarlalarda yüksek verimli tarımı kolaylaştırabilir.
- Otonom Araçlar: Otonom arabalar, gezinmek ve karar almak için büyük ölçüde bilgisayarlı görüşe güvenir. Bu sistemler, yol işaretlerini, engelleri ve diğer araçları tespit etmek ve yorumlamak için kameralar ve sensörler kullanır ve böylece güvenli ve verimli sürüş sağlanır. Özellikle X tarafından yeni tanıtılan yeni tamamen otonom araba ve minibüsler, en gelişmiş bilgisayar görüşü teknolojisiyle donatılmıştır.
- Perakende: Perakende sektöründe, bilgisayar görüşü envanter yönetimi, müşteri davranış analizi ve otomatik ödeme sistemleri için kullanılır. Örneğin, Amazon Go mağazaları müşteriler tarafından seçilen ürünleri izlemek ve otomatik olarak ücretlendirmek için bilgisayar görüşünü kullanır ve böylece geleneksel ödeme kuyruklarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Güvenlik ve Gözetleme: Bilgisayar görüşü, gerçek zamanlı izleme ve tehdit algılamayı etkinleştirerek güvenlik sistemlerini geliştirir. Gelişmiş algoritmalar şüpheli faaliyetleri belirleyebilir, yüzleri tanıyabilir ve hatta olası güvenlik ihlallerini tahmin edebilir.
- Üretim: Üretimde, bilgisayar görüşü kalite kontrolü ve kusur tespiti için kullanılır. Yapay zeka destekli kameralar, montaj hatlarındaki ürünleri inceleyerek kalite standartlarını karşıladıklarından emin olabilir ve tüketicilere kusurlu ürünlerin ulaşma riskini azaltabilir.
Bilgisayar görüşündeki gelişmeler çeşitli sektörlerde yeni olanaklar yaratıyor. Sağlık hizmetlerinden perakendeye kadar, bu teknolojinin uygulamaları çok geniş ve sürekli genişliyor. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, gelecekte bilgisayar görüşünün daha da yenilikçi ve etkili kullanımlarını bekleyebiliriz.
