Microsoft Seeing Al İle Görme Engellilerin Dünyasını Aydınlatıyor

Günümüz ilerleyen teknolojisinde, sürekli geliştirilen ve üstüne yenilikler eklenilerek bize sunulan akıllı telefonların yanında yapay zekayla ilişkili ürünlerin hayatımızı kolaylaştırması hız kesmeden devam ediyor. ABD merkezli teknoloji devlerinden Microsoft, hızla gelişen ve değişen teknolojiye ayak uydurarak gündelik yaşamı kolaylaştırmak ve gelişen teknolojiyi yakalamak için ürünler çıkarıyor.Bu ürünlerden bence en önemlisi ve en çok işe yarayanı yeni duyurmuş olduğu “Seeing Al” isimli yapay zeka destekli mobil uygulaması.

Seeing Al, görme engelli insanlar için tasarlanmış bir yapay zeka uygulaması. Peki nedir bu Seeing Al? Seeing Al, telefonların kameraları yardımıyla elde ettiği görüntüleri sesli bir yapay zeka tarafından alıcıya ileten bir uygulama. Biraz daha açmamız gerekirse, görme engelli insanlara etraflarında ne olduğunu, şu an nerede olduklarını anlatan bir akıllı telefon uygulaması. Öyle ki, kameraya karşı taraf ne gösteriyorsa uygulama birebir ekranda gördüklerini sesli bir şekilde görme engelli kullanıcıya aktarıyor. Kamera tutulan nesnenin veya kişinin nasıl olduğunu, ne hissettiğini, kim olduğunu da aktaracak. Aynı zamanda uygulama, kamera bir ürünün üzerine tutulduğunda ürünün ne olduğunu da söyleyecek. Tüm bu uygulamalar telefonda bulunan yapay zeka yardımıyla gerçekleştirilecek.

Microsoft, geçtiğimiz yıllarda mart ayında düzenlediği Build konferansında Seeing Al uygulamasının ön hazırlık şeklinde prototipini göstermişti. Uygulama yaklaşık olarak 16 ayın ardından ABD’de İOS yazılımlı cihazlara sahip kullanıcılarla buluştu. Android ve diğer yazılımlı telefonlara ne zaman geleceği henüz bilinmiyor.

Uygulamanın çalışma prensibine bakacak olursak, daha önce görmüş olduğu kişileri tanıyan, yabancılarında, hislerini, duygularını, yaşlarını, fiziksel özelliklerini tahmin edebilen Seeing Al, barkod okuma özelliği sayesinde de gösterilen ürünlerin ne olduğunu iletebiliyor. Belgeleri okuyabilen ve tarayan uygulama, Amerika para birimi olan doları da tanıyabiliyor. En çok işe yarayan özelliğinin bu olduğunu savunarak size de açıklamak istiyorum. Görme engellilerin günlük yaşantılarında ne kadar zorluk çektiklerini anlamaya çalışıyor olsak da bir yere kadar onları anlayabilir onların yaşadığı zorluklara tanıklık edebiliriz. Bizim görebildiğimiz en azından şahit olduğumuz zorlukların başında alışveriş yapabilme konusu geliyor. Alışveriş esnasında yaşadıkları zorluklarla biz de zaman zaman karşılaşıyoruz. Ödeme aşaması ise alışveriş yapıyor olmanın en son ve zor adımı, ödeme yapacakları yöntemin nakit olduğu zamanlar, verdikleri paranın ne olduğunu bilemiyor, paraları birbirinden ayırt edemiyorlar ve bu durum alışveriş yapmak kadar alışverişin sonunu da zor hale getiriyor. Ki sadece para kısmıyla alışverişte karşılaşmıyorlar, bindikleri taksi, ödemeye çalıştıkları fatura, ve bunun gibi birçok para alışverişi gerektiren yerlerde zorluk çekiyorlar. Bahsetmiş olduğum gibi Seeing Al’nin ben tarafından en çok takdir gören ve yararlı bulduğum özelliği para tanıyor olabilmesi. Dolar işareti değerinden bağımsız olarak paraların boyutu, rengini ayırt etmek onlar için imkansızken Seeing Al sayesinde bu imkanlı hale geliyor.

Yapay zeka yardımıyla geliştirilen bu uygulama,etrafındakileri tanıyıp algılayabilmek için nöral ağlardan yararlanıyor. Nöral ağ teknolojisi bildiğiniz üzere, Silikon vadisinde tanıtımı yapılan sürücüsüz yani otonom araçlarda, belirli drone’larda ve daha birçok teknolojide kullanılan bir yenilik. Uygulamanın temelinde nöral ağlardan yararlanıldığı için fonksiyonları, doğrudan cihazın üzerinde yerine getiriliyor böylece uygulamanın hız konusunda ya da internete bağlantısının gecikmesi gibi sorunlar ortaya çıkmıyor. Görüş alanındaki her şeyi tanıyıp anlayabilmesi için,buna el yazısı gibi denetlenmesi gereken şeylerde dahil,bunlar için bulut bağlantısına ihtiyaç duyuyor.

Seeing Al, ilk olarak ABD’de tanıtılmış, yalnızca İngilizce dil desteğine sahip olan uygulama İOS kullanıcılarına sunulmuştu.Ülkemizde bugüne kadar İngilizce olarak kullanılıyordu bu nedenle birçok kullanıcı bu uygulamadan habersizdi. Microsoft geçtiğimiz günlerde yaptığı açıklamalarda Seeing Al’nin Türkçe dil desteğine sahip versiyonunun yayınlandığını duyurdu. Uzun bir süredir Türkçe dil desteği üzerine çalışan Microsoft Türkiye Ekibi 3 Eylül Perşembe günü Seeing AI’nin Türkçe versiyonunu Apple Store’da kullanıcıların erişimine açtı. Hâlâ sadece IOS kullanıcılarının yararlanabildiği bu uygulama ücretsiz olarak sunuldu. Yani bu uygulamaya sahip olmak isteyen tüketiciler, herhangi bir ödeme yapmak zorunda kalmıyorlar.

Microsoft Türkiye Genel müdür vekili uygulamanın Türkçe sürümünü erişime açarak Türkiye’de çok daha fazla sayıda görme engelliye ulaşacak olmanın heyecanını yaşadıklarını belirtti. Yılmaz, “Seeing AI, yapay zekâ ile engellilerin gündelik hayatına ne kadar büyük katkı sağlanabileceğini kanıtlayan eşsiz bir uygulama. Bir süpermarkette ne satın aldığından emin olmak; ödeme adımında Türk lirasını tanıtarak alışverişi güvenle tamamlayabilmek; sokakta çevresindekileri algılayabilmek, görme engelli bir birey için son derece özgürleştirici deneyimler. Seeing Al uygulamasıyla kullanıcıların WhatsApp ve sosyal medyada paylaşılan metinleri okuması; görsellerin sesli betimlemesini dinlemesi dahi artık mümkün” olduğunu söyleyerek, uygulamanın engellilerin bireysel özgürlüklerine katkı sağladığına değindi.

Yaşadığımız dönemin her alanın görsele dayalı olduğunu dile getiren Murat Yılmaz, “Teknoloji, insanların hayat kalitesini yükselttiği oranda değer kazanıyor. Ücretsiz ve kayıt gerektirmeyen bir telefon uygulamasının bizi çevreleyen dünyayı bu kadar kapsamlı şekilde betimleyebilmesi, görme engelliler için de, bu teknolojinin yaratıcısı olan Microsoft için de paha biçilemeyecek kadar değerli”dedi. Uygulamanın Türkçe sürümünün hazırlık aşamasında Microsoft ailesine katkıları bulunan birçok marka olduğunu söyleyen Murat Yılmaz, bu uygulamaya sosyal sorumluluk projesi olarak yaklaşan tüm markalara teşekkür etti.

Barkod okuma özelliğinden bahsettiğimiz bu uygulamanın veritabanına Türkiye’de bulunan 6 Milyon ürünün barkod numarası eklenmiş durumda. Bu markalar arasında, Boyner, Evyap, Koçtaş, MediaMarkt, Mondelēz International Türkiye, P&G Türkiye, Unilever Türkiye ve Watsons Türkiye gibi ünlü markalarının ürünlerinin barkodları artık Seeing Al’nin veritabanında. Söz konusu markaların tek bir alışveriş kategorisinde olmaması ise uygulamanın yelpazesinin genişliğini öne sürüyor. Bu markaların yanı sıra Microsoft’un bu uygulamasına destek veren bir diğer markada Turkcell oldu. Turkcell, uygulamayı kullanan müşterilerinin data kullanımını ücretsiz hale getirdi. Yani herhangi bir Turkcell kullanıcısı bu uygulamayı kullanırken internet paketinde azalmayla karşılaşmayacak.

Microsoft Türkiye, verileri toplu almak yerine markalarla birebir görüşerek, ürünlerin tüm özelliklerini; ölçü, renk, beden, malzeme, gramaj ve alerjen bilgisi gibi detayları göz önünde bulundurarak, sürekli değişen barkodları, düzenli güncelleyen bir veritabanı oluşturmuş oldu. Bu sayede ise, görme engelli insanlar, kimseden destek almadan ürünleri rahatlıkla tanıyabiliyor.

Microsoft Türkiye’nin hedeflemiş olduğu görme engellilere yönelik bu uygulamanın benim nezdimde de en büyük artısı olan para tanıma özelliği ile ilgili bir destek de Kuveyt Türk’ten geldi. Kuveyt Türk, banknotların görselleriyle gerekli barkodları oluşturdu. Bu sayede uygulama,dolarla birlikte Türk lirasını da tanır hale geldi.

Microsoft Türkiye yapmış olduğu bu uygulamayla görme engellilere büyük ölçüde fayda sağlayacak gibi görünüyor,Diliyorum ki diğer engellere sahip vatandaşlarımız içinde en kısa zamanda bu ve bunun gibi pek çok uygulama geliştirilir,bir nebzede olsa onlara fayda sağlanmış,hayatları biraz olsun onlar için kolay hale gelmiş olur.

REFERANSLAR:

https://shiftdelete.net/microsoft-seeing-al-uygulamasi-83563

https://www.webtekno.com/microsoft-seeing-ai-turkce-indir-h99180.html

https://www.donanimhaber.com/Microsoftun-gorme-engelliler-icin-gelistirdigi-Seeing-Ai-uygulamasi-35-ulkeye-gidiyor–95934

 

 

 

 

 

KORONAVİRÜSE KARŞI YAPAY ZEKA

Zorlu koronavirüs günlerinde hepimiz virüsle mücadele ediyoruz. Kimisi umudunu yitirmiş halde, kimimiz ise virüsün son bulacağı zamanı bekliyoruz umutla. Tabi bu zamanlarda insanın aklından geçiyor bazen “Hani müthiş teknolojik ilerlemeler kaydediyorduk? Hatta öyle bir noktaya gelmiştik ki yapay zekâların insanlığı yok edebileceği ihtimali üzerine kafa yoruyorduk. Hani nerede bu yapay zeka?” diye. Bu yazımda sizlere yapay zekanın koronavirüsle mücadelede kullanım alanlarından bahsedeceğim.
 
 

  • Yapay zeka algoritmalarının çoğu tahmine yönelik ve yapay zeka destekli epidemiyolojinin en önemli bölümü, gelecekteki salgınların ne zaman ve nerede meydana geleceğini doğru bir şekilde tahmin edebilen sistemler yaratabilmek olacak. Aslında bu araştırma bir süredir devam ediyor hatta mevcut salgınla ilgili çapıcı bir uyarı yapay zeka tarafından oluşturulmuştu bile… Buna göre Toronto merkezli BlueDot’un aracı, 31 Aralık 2019’da Çin’in Wuhan kentinde olası bir salgın hakkında bir uyarı yayınladığındagünlük 100 binin üzerinde hükümet ve medya veri kaynağını tarıyordu. Yapay zeka araştırmalarından önümüzdeki 18 ay içinde viral salgınları tespit etme ve bu tehlikeye tepki verme yeteneğini daha da geliştirmesi bekleniyor.

 

  • Covid-19’a yol açan virüsün teşhisi, enfekte kişilere yönelik tedavi çalışmaları ve aşı araştırmalarında da çeşitli yapay zekâ uygulamaları sıklıkla kullanılıyor. Bu salgında, yapay zekâ tarafından koronavirüsün genom dizilimi ve protein yapısına dair üretilen tahminler, bilim adamlarını aylarca deney yapmaktan kurtardı denilebilir.

 

  • Yapay zekâ koronavirüsün yol açtığı hastalığın teşhisinde de doğrudan kullanılıyor. Çin akciğer kanserlerini teşhis etmekte kullanılan yapay zekâ uygulamalarını revize ederek binlerce koronavirüs şüphesi taşıyan vakanın tespiti için kullandı. Bilgisayarlı tomografi görüntülerini kullanarak akciğer problemlerini ve koronavirüse bağlı zatürreyi tespit edebilen bu yazılımlarla 30 saniyede 400’e yakın vaka taraması yapılarak sağlık hizmetlerinin hızlandırılması sağlandı.

 

  • Pandemi döneminde sosyal mesafekurallarına uyulup uyulmadığını izlemek için pek çok ülkede drone’lar kullanıldı. Bir kalabalığın içindeki insanlarda “yüksek ateş” gibi COVID-19 semptomlarını tespit etme yeteneğine sahip drone’lar gibi daha gelişmiş uygulamalar ufukta görünüyor. Bu sistemler, drone’larda kameralar tarafından yakalanan verileri analiz etmek ve yetkilileri virüsün yayılmasıyla ilgili istatistikler ile olasılıklar hakkında bilgilendirmek için kullanılacaklar.

 

  • Koronavirüse karşı insanları bilgilendirmek amaçlı chatbotlar geliştiriliyor. Bu chatbotlardan biri olan yerli ve milli koronabot NLP teknolojisi sayesinde vatandaşlarla mesajlaşarak kişilerin bilgi kirliliğine maruz kalmadan bilgi sahibi olmasını sağlıyor.

 

  • AI, COVID-19 hastalığının zaman içinde ve uzayda nasıl yayılacağını izlemek ve tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, önceki bir pandemiyi takiben, 2015 Zika virüsünün yayılımını tahmin etmek için dinamik bir sinir ağı geliştirdi. Bununla birlikte, bu gibi modellerin COVID19 salgını verileri kullanılarak yeniden eğitilmesi gerekecektir. Bu şimdi gerçekleşiyor gibi görünüyor. Carnegie Mellon Üniversitesi’nde, mevsimsel nezleyi tahmin etmek için eğitilmiş algoritmalar şimdi yeniden eğitilmektedir.

 

  • AI, potansiyel olarak enfekte olan insanlar için kamusal alanları taramak için termal görüntüleme kullanarak ve sosyal uzaklaşma ve kilitlenme önlemlerini uygulayarak pandemiyi yönetmek için kullanılabilir. Örneğin, Chun (2020) tarafından South China Morning Post’ta açıklandığı gibi, “Çin’deki havaalanlarında ve tren istasyonlarında, kızılötesi kameralar kalabalığı yüksek sıcaklıklara karşı taramak için kullanılır. Bazen bireyi yüksek bir sıcaklıkla ve cerrahi maske takıp takmadığını tespit edebilen bir yüz tanıma sistemi ile kullanılırlar.

 
 
REFERANSLAR
https://fikirturu.com/teknoloji/yapay-zeka-covid-19-mucadelesinin-neresinde/
https://blog.ariteknokent.com.tr/tag/yapay-zeka/
https://www.cnnturk.com/turkiye/koronavirus-hakkindaki-her-seyi-yapay-zekaya-sorduk
https://www.cybermagonline.com/covid-19039a-karsi-yapay-zeka

Yüz Felci Asistanı: FaCiPa

Daha önce de sizlere söz verdiğim gibi FaCiPa’ yı tanıtmak için buradayım. Birçok röportajda, görüşmede ve uygulamalı olarak denk geldiğiniz FaCiPa uygulamasına adım adım yaklaşarak sıfırdan bir uygulama nasıl yapılabilir detayları ile birlikte sizlere tanıtacağım. Bugün olan heyecanımı biraz mazur görün, çünkü yaptığım her projeyi benim birer çocuğummuş gibi hissediyorum. Öyle ki, bu proje kendi hayatımdan hatıralar da barındırdığı için benim için oldukça değerli.

Sağlık Sektöründe Yapay Zeka

Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ, karmaşık tıbbi ve sağlık verilerinin analizinde, yorumlanmasında ve anlaşılmasında insan bilimini taklit etmek için karmaşık algoritmaların veya başka bir deyişle yapay zekanın (AI) kullanılmasıdır. Bir bilgisayar mühendisi olmama rağmen daha önce hayata geçirdiğim uygulamalar genellikle sağlık hizmetlerine de dokunmaktadır.

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Derin öğrenme ve görüntü işleme harmanlandığında nesne tespiti sırasında tabiki en çok bilinen yöntemlerden birisi görüntüleri segmentlere ayırmaktır. Görüntü bölütleme yönteminde, bir bölgedeki piksellerin her biri, renk değerleri, yoğunluğu, doku gibi bazı karakteristik veya hesaplanan özelliklerine göre benzerlikler çıkarıp maskeleme işlemi yapılmaktadır.

Derinlemesine Yapay Sinir Ağları

Bu yazımda sizlere derin öğrenmenin adeta can damarı olarak tanınan ve yapay zekânın temelini oluşturan yapay sinir ağlarının çalışma mantığını ve derin öğrenme yöntemlerini aktaracağım.

Görüntü Normalizasyonu ile Ön İşleme

Görüntü işlemenin temel çalışma kaynağı olan görüntüler üzerinde çeşitli morfolojik işlemler uygulanmaktadır. Bu yazımda ufak çaplı bir Matlab projesi ile görüntüde var olan piksel değerlerine erişerek bu piksel değerlerini 0-1 aralığına normalize edeceğiz.

Doğal Dil İşleme Serisi – Word Embedding Yöntemleri

Güzel bir günden daha merhaba sevgili okurlarım.Bu yazımda sizlere en çok keyif aldığım NLP bilimi ile ilgili ufak bilgiler vereceğim. Konu word embedding olunca bilgilere ulaşmak için birçok farklı kaynaktan araştırma süreci yaşadım. Şunu da söylemeliyim ki makine öğrenimi alanında en çok araştırmayı sevdiğim şeylerden birisi de doğal dil işleme oldu! Gelin sizlerle bu güzel süreci daha eğlenceli kılalım.

CNN (Evrişimsel Sinir Ağları) ve Cilt Kanseri Tanısı

Yapay zeka teknolojileri hızla ilerlemekte .Bu ilerleme sayesinde sağlık alanı da birçok yönden gelişim ve değişim süreci içine girmiş durumda. Bu yazımızdaysa yapay zeka destekli bir teknoloji sayesinde cilt kanseri tanısı nasıl konulur ve başarı oranı nedir bunu inceleyeceğiz.