Bruno Zamborlin, HyperSurfaces’in CEO’su ve Baş Bilim Adamı – Röportaj Serisi

Bruno Zamborlin, PhD, Londra, İngiltere’de yaşayan İtalyan bir AI araştırmacısı ve girişimcidir.

Goldsmiths Üniversitesi’nde ziyaretçi araştırmacı olarak, Bruno, fiziksel nesneleri titreşim sensörleri ve Yapay Zeka kullanarak dokunmaya duyarlı, etkileşimli yüzeylere dönüştürme kavramını geliştirdi.

Mogees Limited’in kurucusudur; Londra-Los Angeles merkezli bu startup, kullanıcıların titreşim sensörü ve bir cep telefonu kullanarak günlük nesneleri müzik aletlerine ve oyunlara dönüştürebilmesini sağlar (dünya çapında 100.000’den fazla birim satıldı).

Şimdi HyperSurfaces’i kurdu; bu teknoloji platformu, herhangi bir malzeme, şekil ve boyuttaki nesneleri sadece bir titreşim sensörü ve bir madeni para büyüklüğünde bir yonga kullanarak veri etkin, etkileşimli yüzeylere dönüştürebiliyor.

Girişimci olarak yolculuğunuz, müzik konusundaki tutkunuzdan evrilmiştir. İlk girişiminiz Mogees’in kavramını nasıl düşündüğünüzün hikayesini paylaşabilir misiniz?

Her zaman, çevresindeki ortamları değiştirebilen ve kullanabilen, sıfırdan bir şey yaratmak yerine siteye özgü teknolojiler oluşturmakla ilgileniyorum. Bunu genellikle “Etkileşimli Makine Öğrenimi” ile yapıyorum; bu, bir AI dalı, son kullanıcıların algoritmaları kendi isteklerine göre programlamalarına olanak tanır, AI’ı önceden belirlenmiş kurallarla bir kara kutu olarak kullanmak yerine. Bu, çalışmalarımın çoğunda ortak bir zemin oldu.

Mogees, ses oluşturma sürecini demokratikleştirmeyi amaçlıyor. Fiziksel nesnelerin akustik özelliklerini değiştirebiliyor ve onları müziksel hale getirebiliyor. Bir titreşim sensörü ve bir akıllı telefon uygulamasından oluşuyor; sensörü oynayacağınız nesneye yerleştiriyorsunuz ve uygulama titreşimleri müzik sesine dönüştürüyor. Uygulama, fiziksel nesnenin akustik parametrelerini değiştirebiliyor ve belirli jestleri tanıyabiliyor. Profesyonel performansçılar ve ilkokul çocukları, dünyayı surroundinglerini kendi istedikleri şekilde seslendirebiliyorlar.

İkinci girişiminiz HyperSurfaces’in köken hikayesini tartışabilir misiniz?

Teknoloji, hayatımızın birçok yönünü değiştirdi; birbirimizle nasıl iletişim kurduğumuzdan, nasıl alışveriş yaptığımızdan, nasıl sürdüğümüzden, nasıl öğrendiğimize kadar.

Ancak fiziksel dünya surroundingımızda aynı hızda gelişmedi. Mutfak masanızı, bir okul sınıfını, bir parkı düşünün; bunlar 30 yıl öncesinden çok farklı değil.

HyperSurfaces, herhangi bir malzeme, şekil ve boyuttaki yüzeyleri veri etkin, etkileşimli HyperSurface’lere dönüştürebiliyor; yüzeyde meydana gelen herhangi bir olayı anlayabiliyor ve buna uygun şekilde tepki verebiliyor. Bunu, bir titreşim sensörü ve yerel olarak çalışan bir AI algoritması olan bir yonga sayesinde yapıyor. Yüzeylerin dokunulduğunda, kaydırıldığında, hareket edildiğinde, vurulduğunda, bir sıvı döküldüğünde vb. olaylara tepki verebileceğini düşünün.

Ve dahası, bulut platformumuz sayesinde kullanıcılar, yüzeyleri kendileri programlayabiliyorlar; bunu yapmak için tek bir satır kod yazmaya gerek yok. HyperSurfaces, Mogees’in doğal bir uzantısı; bazı ortak noktaları var, özellikle Etkileşimli Makine Öğrenimi ve titreşimler, ancak bunlar bir sonraki seviyeye taşınıyor.

Farklı yüzeyleri insan jestlerine tepki vermesi neden bu kadar önemli?

Vücudumuzun tasarlandığı şekilde düşünün; tüm gün bir dokunmatik ekran veya klavye önünde teknolojiyle iletişim kurmak için parmaklarımızı kullanmak çok doğal değil. Teknolojinin surroundingımızda her yerde bulunabileceğini, gerçek dünya ile etkileşimlerimizi kolaylaştırdığını hayal edin. Bir zeminin birinin düştüğünü bildiğini ve acil durum için sesli asistanı çağırdığını, bir pencerenin birinin girdiğini bildiğini, bir mutfakta yemek yapma eylemlerini (tencereleri yerleştirme, karıştırma, su kaynatma vb.) izleyip cihazları buna göre kontrol edebileceğini düşünün. Veya geleceğin şehri, kameralar ve mikrofonlar kullanmadan araçları ve yayanları izleyebiliyor. Bunları bir ormana ölçeklendirin; güneş enerjisi ile çalışan hiper ağaçlar, yangın, avcılık vb. olayları bildirebiliyor. Sanatsal uygulamalara gelince, bir parktaki ağaçların o gün kaç kişinin sarıldığını gösteren farklı bir şekilde aydınlatılması gibi. Örnekler sonsuz.

İnsan jestleri ve bunları dijital komutlara dönüştüren vibrasyon desenlerini anında yorumlayan makine öğrenimi teknolojisini açıklamak mümkün mü?

Standart, ucuz donanım kullanıyoruz: bir madeni para büyüklüğünde titreşim sensörü ve bir yonga; yaratıcılar bunları yüzeylerinin altına veya üzerine yerleştirebiliyor. Bir olay meydana geldiğinde, karşılık gelen titreşim yakalanır ve yongaya gönderilir; burada algoritmamız bunu yorumlar. Eğer önceden eğitilmiş olaylardan birine karşılık geliyorsa, karşılık gelen bir mesaj oluşturulur. Bu mesajlar, yerel olarak (örneğin, bir aracın merkezi sistemine veya bir akıllı asistana bağlı olarak) veya buluta gönderilerek kullanılabilir.

Tasarımcılar, bulut tabanlı platformumuzda tanımlamak istedikleri herhangi bir sayıda olayı tanımlayabiliyorlar; platform otomatik olarak yongaya yüklenen firmayı oluşturuyor; tek bir satır kod yazmaya gerek yok.

Perakende alanında bu teknolojinin bazı kullanım örnekleri nelerdir?

Şu anki durumuna rağmen, perakendenin geleceği hakkında çok dikkat var. E-ticaretten farklı olmalı, gerçek bir deneyim sunabilmeli.

Tasarımcılar, HyperSurfaces’i, ziyaretçilerin belirli bir ürünle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak dijital içerik gösteren etkileşimli ürünleri yaratmak için deniyorlar; bu, aynı anda fiziksel ve dijital bir deneyim sunuyor.

HyperSurfaces’in popüler hale gelebilecek bazı uygulamaları hangileri?

Şu anki durum dikkate alındığında, akıllı ev uygulamalarına çok dikkat var. Eğer bunlar kamera ve mikrofon içermiyorsa ve veriler yerel olarak işleniyorsa, o zaman daha da iyi.

Fakat çok yakında göreceğimiz diğer birçok uygulama var.

HyperSurfaces’den hangi tür veriler toplanabilir?

Çok fazla veri toplanabilir. Üç geniş kategoriye ayırabiliriz: insan etkileşimleri (bir şeyi dokunmak gibi), akustik olaylar (su kaynatmak gibi) ve arıza önleme (motorun bozulmadan önce sesini tespit etmek gibi). Her bir kategori için, HyperSurfaces, olayın şiddeti, kullanılan malzemenin türü gibi birçok özelliği aynı anda söyleyebiliyor.

AI modelleri, olayları gerçek zamanlı olarak tespit etmek için bu verileri nasıl kullanabilir?

Bir “vibrasyon olayları evreni” geliştirdik; yüzeylerin yüzlercesi üzerinde kaydedilen vibrasyonlar. Vibrasyonlar, çalışmak için çok zengin bir bilgi türü.

Platformumuzu kullandığınızda, tanımlamak istediğiniz her olay için çok az gözlem kaydedebilirsiniz; çünkü AI’mız, bu “evren” sayesinde onlardan çok fazla bilgi çekebiliyor.

Son olarak, bilgisayar bilimini neden öğrenmeye karar verdiniz?

4 yaşından beri matematikle ilgileniyorum. Bana göre, dünyamızı tarif etmenin temel aracı; dilden kaynaklanan önyargılardan arınmış. İlk bilgisayarımı aldığım zaman, bilgisayar bilimi sayesinde dünyayı değiştirmek için matematik kullanmanın mümkün olduğunu öğrendim. Sensörleri, surroundingimizi yakalamak için bir çift göz olarak görüyorum ve algoritmaları, onlardan yeni şeyler çıkarmak için bir fırça olarak görüyorum.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, HyperSurfaces’i ziyaret edebilir.