Meta'dan nesneleri birbirinden ayırt edebilen yapay zeka: SAM
Son bir yılda herkesin kullanabileceği kadar kolay ve faydalı hale getirilen yapay zekâ teknolojileri, takip etmesi zor bir şekilde ilerlemeye devam ediyor. Resimleri bile yorumlayabilen ChatGPT için GPT-4 büyük merakla takip edilirken bugün, Meta'dan da büyük bir duyuru geldi.
Facebook, Instagram ve WhatsApp'ın çatı şirketi ve metaverse dünyasının en büyük destekçisi olan şirket, görsellerde nesneleri ayırt edebilen yapay zekâ geliştirdi. "Segment Anything Model (SAM – Her Şeyi Bölümlendirin)" adıyla duyurulan yapay zekâ, özellikle artırılmış gerçeklik dünyasına büyük bir katkı sunabilir.
Meta'nın SAM'i neler yapabiliyor?
SAM'i bir örnek üzerinden anlatmak daha anlaşılır olacaktır. Kafanızı ekrandan kaldırıp şöyle bir etrafa bakın. Etrafınızdaki her bir nesneyi ayrı ayrı ayırt edebiliyor ve tanımlayabiliyorsunuz, değil mi? İşte SAM de tam olarak bunu yapabiliyor.
Elbette bugüne kadar SAM'e benzer teknolojilerle karşılaştık. Adobe'un Photoshop'taki özne, nesne ve gökyüzü seçicisi bile bunlardan biriydi. Fakat SAM, bir görüntü içindeki nesneleri çok daha yüksek doğrulukla seçebiliyor. Üstelik bunu daha önce eğitilmediği türden görüntüler üzerinde bile yapabiliyor.
Meta'nın paylaştığı açıklamaya göre SAM, nesnelerin kendisini değil, "nesne" dediğimiz şeyin ne olduğunu öğrenmiş durumda. Bu da SAM'e daha önce hiç karşılaşmadığı nesneleri bile seçme imkânı sunuyor. Ayrıca bu yetenek, SAM'in ekstra eğitime ihtiyaç duymamasını da sağlıyor.
Peki SAM ne işimize yarayacak?
Meta'ya göre SAM'in kullanım alanları fazlasıyla geniş. Bu teknoloji, görüntüdeki herhangi bir nesneyi dışa aktarma imkânı sunabilir, artırılmış gerçekliğin hayatımızda yaygınlaştığı günlerde dijitalin gerçekliğimize karışmasına destek olabilir, bilimsel çalışmalara yardımcı olabilir, yeni yapay zekâ teknolojilerinin temelini oluşturabilir. SAM'in kullanım alanı, tamamen bizim hayal gücümüzle sınırlı durumda.
SAM nasıl kullanılır?
Meta, herkesin bu teknolojiyi denemesini sağlamak için SAM'e özel bir demo sayfası oluşturdu. Bu sayfada hazır görselleri üzerinde nesnelerle etkileşimde bulunabilirsiniz. SAM'i kendi görsellerinizde kullanmak içinse GitHub sayfasına ulaşarak kaynak kodları edinebilirsiniz.