Tensör holografi adı verilen yeni bir yöntem ile sanal gerçeklik, 3B yazdırma, tıbbi görüntüleme ve daha birçok alanda hologramların oluşturulmasını sağlanabilir ve bu yöntem akıllı telefonlarda çalışabilir.
VR teknolojisi gün geçtikçe daha da gelişiyor olsa da hala video izlemek için kullanılan cihazlar olarak TV veya bilgisayar ekranlarını henüz deviremedi. Bunun asıl sebebi VR’ın insanları hasta edebilecek olması. VR teknolojisinde aslında kullanıcılar 2B sabit bir ekrana bakıyor olsa da bu ekran kullanıcıda 3B izlenimi oluşturmakta. Bu durum da uzun süreli kullanımda kişide mide bulantısı ve göz yorgunluğu gibi durumlara neden olabilmekte. Bu durumun çözümü ise dijital dünya için yeniden yapılandırılan 60 yıllık bir teknoloji: hologram.
Hologramlar, çevremizdeki 3B dünyanın olağanüstü bir temsilini sunar. Hologramlar, izleyicinin konumuna göre değişen bir perspektif sunar ve gözün, ön plana ve arka plana dönüşümlü olarak odaklanmak için odak derinliğini ayarlamasına izin verir.
Araştırmacılar uzun zamandır bilgisayar tarafından üretilen hologramlar yapmaya çalışıyorlardı ancak bu süreç zaman alıcı ve gerçeklikten uzak sonuçlar veren sonuçlar elde ediyorlardı. Araştırmacılar, şimdi, MIT araştırmacılarının hologramları neredeyse anında üretmenin yeni bir yolunu geliştirdiklerini ve derin öğrenmeye dayalı yöntemin, göz açıp kapayıncaya kadar bir dizüstü bilgisayarda çalışabilecek kadar verimli olduğunu söylüyorlar.
Çalışmanın baş yazarı ve MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde (EECS) doktora öğrencisi olan Liang Shi, “İnsanlar daha önce mevcut tüketici sınıfı donanımla gerçek zamanlı 3B holografi hesaplamaları yapmanın imkansız olduğunu düşünüyorlardı” diyor.
Shi, ekibin “tensör holografi” olarak adlandırdığı yeni yaklaşımın sonunda bu hedefi ulaşılabilecek hale getireceğine inanıyor. İlerleme, sanal gerçeklik ve 3D baskı gibi alanlara hologramların yayılmasını tetikleyebilir.
Araştırmacılar bilgisayar tarafından oluşturulan holografiyi hızlandırmak için derin öğrenmeyi kullandılar ve gerçek zamanlı hologram oluşturmaya izin verdiler. Ekip, insanların görsel bilgiyi nasıl işlediğini kabaca taklit etmek için evrişimli bir sinir ağı tasarladı. Bir sinir ağını eğitmek, genellikle daha önce 3D hologramlar için mevcut olmayan büyük, yüksek kaliteli bir veri kümesi gerektirir.
Ekip, bilgisayar tarafından oluşturulan 4.000 çift görüntüden oluşan özel bir veri tabanı oluşturdu. Her çift, her piksel için renk ve derinlik bilgileri dahil olmak üzere resimleri karşılık gelen hologramıyla eşleştirdi. Araştırmacılar, yeni veri tabanında hologramları oluşturmak için karmaşık ve değişken şekil ve renklere sahip sahneler kullandılar, piksel derinliği arka plandan ön plana eşit olarak dağıtıldı ve tıkanıklığı gidermek için yeni bir fizik tabanlı hesaplama seti uyguladılar. Bu yaklaşım fotogerçekçi eğitim verileriyle sonuçlandı. Daha sonra kullandıkları algoritmanın başarılı bir sonuca ulaştığını ortaya koydular. Tensör ağı, her bir görüntü çiftinden öğrenerek, kendi hesaplamalarının parametrelerini değiştirdi ve hologram oluşturma yeteneğini art arda arttırdı.
