- Bilim insanları, “PoseSonic” adını verdikleri bir teknoloji geliştirdiler. Bu teknoloji, okyanusların bir haritasını çıkarmak için veya denizaltıları izlemek için kullanılan teknolojinin minyatürleştirilmiş bir versiyonu olan “CHIRP” teknolojisi ile güçlendirilmiş bir mikro sonar sistemi.
- Geleceğin akıllı gözlüklerinin optik kameraları, kullanıcının hareketlerini izlemek için sesten yararlanan sonar sistemi ile değiştirilebilir. Sonar tabanlı teknoloji, doğruluğu ve gizliliği artırmanın yanı sıra üretimi daha ucuz hale getirebilir.
- Bu teknolojinin işlediği veriler, genel bir bulut sistemine gönderilmek yerine kullanıcının akıllı telefonunda bireysel olarak işlenebiliyor. Bu da verilerin ele geçirilme olasılığını azaltan bir özellik.
Yeni bir araştırmaya göre geleceğin akıllı gözlüklerinin optik kameraları, kullanıcının hareketlerini izlemek için sesten yararlanan sonar sistemi ile değiştirilebilir. Sonar tabanlı teknoloji, doğruluğu ve gizliliği artırmanın yanı sıra üretimi daha ucuz hale getirebilir.
Cornell Üniversitesindeki bilim insanları “PoseSonic” adını verdikleri bir teknoloji geliştirdiler. Bu teknoloji, okyanusların bir haritasını çıkarmak veya denizaltıları izlemek için kullanılan teknolojinin minyatürleştirilmiş bir versiyonu olan “CHIRP” teknolojisi ile güçlendirilmiş mikro sonar. Bu teknoloji, kullanıcının doğru bir yankı ile profil görüntüsünü oluşturabilmek için veriyi yapay zeka ile birleştiriyor. Mikro sonar, insan kulağının duyamayacağı ses dalgalarını yakalıyor. Teknolojinin geliştiricileri, araştırmalarını 27 Eylül’de ACM Digital Library dergisinde yayımladı.
Cornell’de yardımcı doçent ve “Geleceğin Etkileşimleri için Akıllı Bilgisayar Arayüzleri (SciFi) Laboratuvarı”nın direktörlüğünü yürüten çalışmanın yazarlarından Cheng Zhang, “Teknolojimizin, özellikle giyilebilir cihazlar günlük ortamlarda kullanıldığında, giyilebilir cihazlar için geleceğin algılama çözümü olarak muazzam bir potansiyel sunduğunu düşünüyoruz.” dedi.
Ray-Ban Stories by Meta gibi şu anda piyasada bulunan akıllı artırılmış gerçeklik (AR) gözlükleri, Bluetooth, Wi-Fi ve GPS gibi kablosuz teknolojilerin yanı sıra kullanıcıyı izlemek için kameralar kullanıyor. Ancak sürekli video çekimi yapması, pili hızla tüketebilir ve gizlilik riski oluşturabilir. Zhang, akustik tabanlı izlemenin ise “daha ucuz daha verimli, göze batmayan ve mahremiyete duyarlı olduğunu” söyledi.
PoseSonic; bir mikroişlemci, bluetooth modülü, batarya ve sensörlere ek olarak mikrofonlar ve hoparlörler kullanıyor. Araştırmacılar, 40 dolardan daha düşük bir fiyata çalışan bir prototip ürün oluşturdular ve büyük ölçekte üretimi sağlanırsa bu maliyet oranı daha da düşürülebilir. IEEE’ye göre on yıl önce Google Glass’ın yapım maliyeti 152 dolara mal oldu.
PoseSonic’in hoparlörleri, insanlar tarafından duyulamayan ses dalgalarını vücuttan analiz edip mikrofonlara geri göndererek mikro işlemcinin bir profil görüntüsü oluşturmasına yardımcı oluyor. Ardından bu görüntüyü, omuzlar, dirsekler, bilekler ve burun dahil olmak üzere dokuz vücut ekleminin 3D konumlarını tahmin eden bir yapay zeka modeline aktarıyor. Algoritma, referans olarak video kareleri kullanılarak eğitiliyor. Bu da diğer benzer giyilebilir teknolojik sistemlerin aksine, özel olarak eğitilmeden herhangi bir kullanıcı üzerinde çalışabileceği anlamına geliyor.
Zhang, ses ekipmanının kameralardan daha az güç kullanması nedeniyle PoseSonic’in akıllı gözlüklerde 20 saatten fazla kesintisiz çalışabileceğini belirtti. Bununla beraber teknolojinin gelecekte yeni bir versiyonunun rahatsız edici bir hale gelmeden ve yavaşlamadan AR özellikli giyilebilir bir cihaza entegre edilebileceğini söyledi.
Araştırmacılara göre sonar gizlilik açısından da kamera kullanmaktan daha iyi. Çünkü algoritma, 3D görüntüyü oluşturmak için diğer sesleri kullanmak ya da görüntü yakalamak yerine sadece kendi ürettiği ses dalgalarını işliyor. Bu veriler genel bir bulut sunucusuna gönderilmek yerine kullanıcının akıllı telefonunda yerel olarak işlenebiliyor. Bu da verilerin ele geçirilme olasılığını azaltıyor.
Zhang, akıllı gözlüklerde akustik takibin pratikte kullanılabileceği iki senaryo önerdi; günlük yaşamda yeme, içme veya sigara kullanma gibi üst vücut hareketlerinin tanınması ve kullanıcının egzersiz yaparken hareketlerinin izlenmesi. Bu teknoloji, gelecekte kullanıcıların davranışlarını izlemeye yardımcı olabilir. Sadece adım sayısı veya tüketilen kalorinin ötesinde, fiziksel aktivite sırasında vücudun nasıl hareket ettiğine dair değerlendirmelerin yapılmasına kadar daha ayrıntılı geri bildirimlerin alınmasını sağlayabilir.
Derleyen: Burçin Bağatur
