Carnegie Mellon \u00dcniversitesi ve ak\u0131ll\u0131 avatarlar geli\u015ftiren DeepMotion Inc. isimli Caifornia k\u00f6kenli \u015firket, tecr\u00fcbeden yola \u00e7\u0131karak top s\u00fcrme becerisi \u00f6\u011frenebilen animasyon karakterlerini kontrol edebilmek i\u00e7in ilk kez fizik temelli, ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir y\u00f6ntem geli\u015ftirdi. Bu \u00e7al\u0131\u015fmada sistem, basket topunu s\u00fcren ger\u00e7ek insanlar\u0131n hareketlerini, hareket yakalama teknolojisi vas\u0131tas\u0131yla \u00f6\u011freniyor.<\/p>\n
Deneme-yan\u0131lma usul\u00fc \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi \u00e7ok zaman almakta ve milyonlarca deneme gerektirmekte. Yine de t\u00fcm bu zorluklara ra\u011fmen, fiziksel olarak m\u00fcmk\u00fcn olan top hareketleriyle bir hayli koordine kol hareketleri elde ediliyor. Oyuncular bacaklar\u0131n\u0131n aras\u0131nda, s\u0131rtlar\u0131n\u0131n arkas\u0131nda top s\u00fcrme ve top s\u00fcrerek kar\u015f\u0131s\u0131ndaki oyuncuyu ge\u00e7me becerilerinin yan\u0131 s\u0131ra, bu beceriler aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapabilmeyi de \u00f6\u011freniyor.<\/p>\n
Carnegie Mellon\u2019da bilgisayar bilimleri ve robotik alan\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan Jessica Hodgins: \u201cBeceriler bir defa edinildi\u011finde, yeni hareketler ger\u00e7ek zamana k\u0131yasla \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011freniliyor\u201d diyor.<\/p>\n
DeepMotion\u2019da ba\u015fuzman olan Libin Liu ve Hodgins, bu y\u00f6ntemi 12-18 A\u011fustos tarihleri aras\u0131nda Vancouver\u2019da d\u00fczenlenecek SIGGRAPH 2018 Bilgisayar Grafikleri ve \u0130nteraktif Teknikler Konferans\u0131\u2019nda sunacak.
\nMakalenin ba\u015fyazar\u0131 Liu: \u201cBu ara\u015ft\u0131rma, yetenekli sanal avatarlara sahip spor sim\u00fclasyonlar\u0131 i\u00e7in bir kap\u0131 a\u00e7\u0131yor. Bu teknoloji spor sim\u00fclasyonunun \u00f6tesinde oyun, animasyon, hareket analizi ve hatta gelecekte robotik alan\u0131nda daha interaktif karakterler yaratmak i\u00e7in kullan\u0131labilir\u201d diye belirtiyor
\nHareket yakalama verisi, son teknoloji bilgisayar oyunlar\u0131na ger\u00e7eklik katmaya \u00e7oktan ba\u015flad\u0131 bile. Ama bu oyunlarda ayn\u0131 zamanda endi\u015fe verici baz\u0131 yapayl\u0131klar da bulunabilir diye uyar\u0131yor Liu. \u00d6rne\u011fin imk\u00e2ns\u0131z y\u00f6r\u00fcngeler izleyen veya oyuncunun eline yap\u0131\u015fm\u0131\u015f gibi g\u00f6r\u00fcnen toplara rastlamak m\u00fcmk\u00fcn.
\nFizik tabanl\u0131 bu y\u00f6ntem daha ger\u00e7ek\u00e7i. Oyunlar yaratma potansiyeline sahip; ancak ince detaylar\u0131 tamam\u0131yla yakalayabilmek de zor bir i\u015f. Bu durum \u00f6zellikle de, oyuncunun topla temas\u0131n\u0131n \u00e7ok k\u0131sa ve parmak pozisyonlar\u0131n\u0131n bir hayli kritik oldu\u011fu top s\u00fcrme i\u00e7in ge\u00e7erli. Oyuncunun eliyle hafif temas\u0131n ard\u0131ndan topun d\u00f6nmeye devam etmesi gibi baz\u0131 detaylar\u0131 yeniden olu\u015fturmak olduk\u00e7a zor. \u00dcstelik top elden bir kez \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda, oyuncu topun ne zaman ve nereye d\u00f6nece\u011fini tahmin etmek zorunda. Liu ve Hodgins\u2019in derin peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi tercih etmesinin sebebi, modelin bu t\u00fcr \u00f6nemli detaylar\u0131 da alg\u0131lamas\u0131n\u0131 sa\u011flamak. Yapay zek\u00e2 programlar\u0131, bu t\u00fcr derin \u00f6\u011frenmeyi \u00e7e\u015fitli bilgisayar oyunlar\u0131n\u0131 kavramak i\u00e7in kullan\u0131yor. Mesela, me\u015fhur AlphaGo program\u0131, masa oyunu Go\u2019da ustala\u015fmak i\u00e7in kulland\u0131.
\nHareket yakalama, ko\u015farak top s\u00fcren, topu bel etraf\u0131nda \u00e7eviren ve durdu\u011fu yerde hem sa\u011f elle hem de el de\u011fi\u015ftirirken top s\u00fcren insanlar\u0131n verileri girdi olarak kullan\u0131ld\u0131. Bu verilere, Liu\u2019nun kesin olarak hesaplaman\u0131n \u00e7ok zor oldu\u011funu belirtti\u011fi top hareketleri d\u00e2hil de\u011fil. Bunun yerine, belirli bir el hareketine g\u00f6re en muhtemel top y\u00f6r\u00fcngesi optimizasyonu kullan\u0131l\u0131yor.
\nProgram bu becerileri iki a\u015famada \u00f6\u011frendi. \u0130lkinde hareket becerisinde ustala\u015ft\u0131; ikincide kollar\u0131 ve elleri nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131 anlay\u0131p bu bilgiyle topun hareketlerini \u00f6\u011frendi. Bu farkl\u0131 ikili yakla\u015f\u0131m, top s\u00fcrme ve belki hokkabazl\u0131k gibi, ki\u015fi ve obje aras\u0131ndaki etkile\u015fimin ki\u015finin dengesini etkilemedi\u011fi eylemler i\u00e7in yeterli. Liu, futbol benzeri, dengenin oyun i\u00e7i manevralarla ba\u011fda\u015ft\u0131\u011f\u0131 sporlarda uygulanabilmesi i\u00e7in daha fazla \u00e7al\u0131\u015fma gerekti\u011fini ekliyor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Carnegie Mellon \u00dcniversitesi ve ak\u0131ll\u0131 avatarlar geli\u015ftiren DeepMotion Inc. isimli Caifornia k\u00f6kenli \u015firket, tecr\u00fcbeden yola \u00e7\u0131karak top s\u00fcrme becerisi \u00f6\u011frenebilen animasyon karakterlerini kontrol edebilmek i\u00e7in ilk kez fizik temelli, ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir y\u00f6ntem geli\u015ftirdi. Bu \u00e7al\u0131\u015fmada sistem, basket topunu s\u00fcren ger\u00e7ek insanlar\u0131n hareketlerini, hareket yakalama teknolojisi vas\u0131tas\u0131yla \u00f6\u011freniyor. Deneme-yan\u0131lma usul\u00fc \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi \u00e7ok zaman almakta […]<\/p>\n","protected":false},"author":928,"featured_media":28514,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19,453,31],"tags":[3923,3925,3926,3498,3924,2354,400],"class_list":["post-28510","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bilim-gundemi","category-bilisim","category-teknoloji","tag-alpha-go","tag-basketbol","tag-basketbol-ve-yapay-zeka","tag-makine-ogrenmesi","tag-robotik-ve-makine-ogrenmesi","tag-yapay-sinir-agi","tag-yapay-zeka"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t