Meta FAIR'ın çeşitli, gerçek dünya uygulamaları için gelişmiş segmentasyon ve izleme özellikleri sunan en yeni yapay zeka modelleri SAM 2.1 ve CoTracker3'ü keşfedin.
Yapay zeka (YZ), son zamanlarda heyecan ve enerjiyle dolup taşan, yeni inovasyonların ve atılımların her zamankinden daha hızlı ortaya çıktığı bir araştırma alanıdır. Geçtiğimiz birkaç hafta içinde Meta'nın Temel Yapay Zeka Araştırma (FAIR) ekibi, yapay zekanın farklı alanlarındaki zorlukların üstesinden gelmeyi amaçlayan bir dizi araç ve modeli tanıttı. Bu sürümler sağlık, robotik ve artırılmış gerçeklik gibi çok çeşitli alanları etkileyebilecek güncellemeleri içeriyor.
Örneğin, güncellenmiş SAM 2.1 modeli nesne segmentasyonunu geliştirerek görüntü ve videolardaki nesneleri doğru bir şekilde tanımlamayı ve ayırmayı kolaylaştırıyor. Bu arada, CoTracker3 nokta takibine odaklanarak, nesneler hareket ettiğinde veya kısmen engellendiğinde bile video karelerindeki noktaların izlenmesine yardımcı oluyor.
Meta ayrıca cihaz üzerinde verimli kullanım için Llama dil modelinin daha hafif, daha hızlı versiyonlarını ve robotik için yeni dokunsal algılama teknolojisini tanıttı. Bu makalede, Meta FAIR'in bu son sürümlerini inceleyerek her bir aracın neler sunduğuna bakacağız. Hadi başlayalım!
Önemli bir bilgisayarla görme görevi olan nesne segmentasyonu, bir görüntü veya video içindeki farklı nesneleri tanımlamayı ve ayırmayı mümkün kılarak belirli ilgi alanlarını analiz etmeyi kolaylaştırır. Meta'nın Segment Anything Model 2'si (SAM 2 ) piyasaya sürüldüğünden bu yana tıbbi görüntüleme ve meteoroloji gibi farklı alanlarda nesne segmentasyonu için kullanılmaktadır. Topluluktan gelen geri bildirimler üzerine Meta, orijinal modelde karşılaşılan bazı zorlukların üstesinden gelmek ve genel olarak daha güçlü performans sunmak için tasarlanmış gelişmiş bir sürüm olan SAM 2.1'i tanıttı.
SAM 2.1, yeni veri artırma teknikleri sayesinde görsel olarak benzer ve daha küçük nesneleri daha iyi işlemek için güncellemeler içeriyor. Ayrıca modelin oklüzyonla (bir nesnenin bazı kısımlarının görünmemesi) nasıl başa çıktığını geliştirerek daha uzun video dizileri üzerinde eğitiyor ve geçici olarak engellenmiş olsalar bile zaman içinde nesneleri "hatırlamasını" ve tanımasını sağlıyor. Örneğin, birisi bir ağacın arkasında yürüyen bir kişinin videosunu çekiyor sa, SAM 2.1, görüntü kısa bir süre kesildiğinde boşlukları doldurmak için nesnenin konumu ve hareketine ilişkin hafızasını kullanarak diğer tarafta yeniden göründükçe kişiyi izleyebilir.
Bu güncellemelerin yanı sıra Meta, geliştiricilerin SAM 2.1'e kendi verileriyle ince ayar yapabilmeleri ve çeşitli uygulamalara entegre edebilmeleri için açık kaynaklı eğitim kodu ve tam demo altyapısı sağlayan SAM 2 Developer Suite'i yayınladı.
Bir başka ilginç bilgisayarla görme görevi de nokta takibidir. Bir videodaki birden fazla kare boyunca belirli noktaları veya özellikleri takip etmeyi içerir. Bir parkur boyunca ilerleyen bir bisikletçinin videosunu düşünün - nokta takibi, modelin bir an için engeller tarafından gizlenmiş olsalar bile kask veya tekerlekler gibi bisikletçi üzerindeki noktaları takip etmesini sağlar.
Nokta takibi 3D rekonstrüksiyon, robotik ve video düzenleme gibi uygulamalar için çok önemlidir. Geleneksel modeller genellikle karmaşık kurulumlara ve büyük sentetik veri kümelerine dayanır, bu da gerçek dünya senaryolarına uygulandığında etkinliklerini sınırlar.
Meta'nın CoTracker3 izleme modeli, modelin mimarisini basitleştirerek bu sınırlamaları ortadan kaldırıyor. Ayrıca, modelin gerçek, açıklamasız videolardan öğrenmesini sağlayan bir sözde etiketlemetekniği sunarak CoTracker3'ü pratik kullanım için daha verimli ve ölçeklenebilir hale getiriyor.
CoTracker3'ü öne çıkaran özelliklerden biri de oklüzyonlarla iyi başa çıkabilmesidir. Modelin birden fazla izlenen nokta arasında bilgi paylaşmasına olanak tanıyan bir teknik olan çapraz izleme dikkatini kullanan CoTracker3, görünür olanları referans alarak gizli noktaların konumlarını çıkarabilir. Bu sayede CoTracker3, kalabalık bir sahnede bir kişiyi takip etmek gibi dinamik ortamlarda son derece etkili olacak şekilde tasarlanmıştır.
CoTracker3 ayrıca hem çevrimiçi hem de çevrimdışı modlar sunar. Çevrimiçi mod gerçek zamanlı izleme sağlar. Çevrimdışı mod, video düzenleme veya animasyon gibi görevler için ideal olan tüm video dizileri boyunca daha kapsamlı izleme için kullanılabilir.
SAM 2.1 ve CoTracker3, Meta'nın bilgisayarla görme alanındaki en son gelişmelerini sergilerken, doğal dil işleme (NLP) ve robotik gibi yapay zekanın diğer alanlarında da heyecan verici güncellemeler var. Meta FAIR'in bu diğer son gelişmelerinden bazılarına bir göz atalım.
Meta'nın Spirit LM modeli, metin ve konuşma yeteneklerini birleştirerek yapay zeka ile etkileşimlerin daha doğal hissedilmesini sağlayan yeni bir çok modlu dil modelidir. Yalnızca metin veya yalnızca konuşmayı ele alan geleneksel modellerin aksine, Spirit LM ikisi arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilir.
Spirit LM, dili daha insani hissettirecek şekilde anlayabilir ve üretebilir. Örneğin, sözlü veya yazılı dili hem dinleyip hem de yanıt verebilen sanal asistanları geliştirebilir veya konuşma ile metin arasında dönüşüm yapan erişilebilirlik araçlarını destekleyebilir.
Ayrıca Meta, büyük dil modellerini daha verimli hale getirmek için teknikler geliştirmiştir. Bunlardan biri olan Katman Atlama, yalnızca belirli bir görev için gerekli olan katmanları etkinleştirerek hesaplama ihtiyaçlarını ve enerji maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur. Bu, özellikle sınırlı bellek ve güce sahip cihazlardaki uygulamalar için kullanışlıdır.
Yapay zeka uygulamalarını bu tür cihazlara yerleştirme ihtiyacını bir adım öteye taşıyan Meta, Llama modellerinin nicelleştirilmiş versiyonlarını da kullanıma sundu. Bu modeller, doğruluktan ödün vermeden mobil cihazlarda daha hızlı çalışacak şekilde sıkıştırılmıştır.
Yapay zeka model lerinin boyutu ve karmaşıklığı arttıkça, eğitim süreçlerini optimize etmek çok önemli hale gelmiştir. Optimizasyonla ilgili olarak Meta, büyük dil modellerinin eğitimini kolaylaştıran esnek ve verimli bir kod tabanı olan Meta Lingua'yı tanıttı. Meta Lingua'nın modüler tasarımı, araştırmacıların deneylerini hızla özelleştirmelerine ve ölçeklendirmelerine olanak tanır.
Araştırmacılar teknik kurulum için daha az, gerçek araştırma için daha fazla zaman harcayabilir. Kod tabanının hafif ve kolay entegre edilebilir olması da onu hem küçük deneyler hem de büyük ölçekli projeler için uygun hale getiriyor. Meta Lingua, bu teknik engelleri ortadan kaldırarak araştırmacıların daha hızlı ilerleme kaydetmelerine ve yeni fikirleri daha kolay test etmelerine yardımcı olur.
Kuantum bilişim teknolojisi ilerledikçe, veri güvenliğine yeni zorluklar getirmektedir. Günümüz bilgisayarlarının aksine, kuantum bilgisayarların karmaşık hesaplamaları çok daha hızlı çözebilmesi muhtemeldir. Bu da hassas bilgileri korumak için halihazırda kullanılan şifreleme yöntemlerini kırabilecekleri anlamına geliyor. Bu nedenle bu alandaki araştırmalar giderek daha önemli hale geliyor - kuantum bilişimin geleceğine hazırlanırken verileri korumak için yeni yollar geliştirmek şart.
Meta bunu ele almak için kuantum sonrası kriptografik güvenliği güçlendirmeyi amaçlayan bir araç olan Salsa'yı geliştirdi. Salsa, araştırmacıların yapay zeka güdümlü saldırıları test etmelerine ve potansiyel zayıflıkları belirlemelerine yardımcı olarak kriptografik sistemlerdeki güvenlik açıklarını daha iyi anlamalarını ve ele almalarını sağlıyor. Gelişmiş saldırı senaryolarını simüle eden Salsa, kuantum dönemi için daha güçlü, daha esnek güvenlik önlemlerinin geliştirilmesine rehberlik edebilecek değerli bilgiler sağlıyor.
Meta'nın robotik alanındaki son çalışmaları, dokunma algısını, el becerisini ve insanlarla işbirliğini geliştirerek yapay zekanın fiziksel dünyayla daha doğal bir şekilde etkileşime girmesine yardımcı olmaya odaklanıyor. Özellikle Meta Digit 360, robotlara rafine bir dokunma hissi veren gelişmiş bir dokunma sensörüdür. Sensörler robotların doku, basınç ve hatta nesne şekilleri gibi ayrıntıları algılamasına yardımcı olur. Bu bilgiler sayesinde robotlar nesneleri daha hassas bir şekilde kullanabilir; bu da sağlık ve üretim gibi alanlarda çok önemlidir.
İşte Meta Digit 360'ın içerdiği bazı temel özellikler:
Meta Digit 360'ın bir uzantısı olan Meta Digit Plexus, çeşitli dokunma sensörlerini tek bir robotik ele entegre eden bir platformdur. Bu kurulum, robotların, insan elinin duyusal verileri toplamasına benzer şekilde, aynı anda birden fazla noktadan gelen dokunma bilgilerini işlemesine olanak tanır.
Meta'nın SAM 2.1 ve CoTracker3 ile bilgisayarla görme alanındaki ilerlemelerden dil modelleri ve robotik alanındaki yeni gelişmelere kadar uzanan en son yapay zeka güncellemeleri, yapay zekanın teoriden pratik ve etkili çözümlere nasıl istikrarlı bir şekilde ilerlediğini gösteriyor.
Bu araçlar, yapay zekayı farklı alanlarda daha uyarlanabilir ve kullanışlı hale getirmek için tasarlandı ve karmaşık görüntüleri segmentlere ayırmaktan insan dilini anlamaya ve hatta fiziksel alanlarda bizimle birlikte çalışmaya kadar her şeye yardımcı oluyor.
Erişilebilirliğe ve gerçek dünya uygulamalarına öncelik veren Meta FAIR, bizi yapay zekanın gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelebileceği ve günlük hayatımızı anlamlı şekillerde geliştirebileceği bir geleceğe yaklaştırıyor.
Yapay zekayı merak ediyor musunuz? En son güncellemeler ve içgörüler için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuza göz atın. Bilgisayarla görmenin sürücüsüz arabalar ve tarım gibi sektörlerde nasıl kullanılabileceğini de keşfedebilirsiniz!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
