Sanal Göz Hareketi Metaverse’i Eğitmeye Yardım Eder

Duke Üniversitesi’ndeki bilgisayar mühendisleri, dünyanın nasıl görüldüğünü simüle edebilen sanal gözler geliştirdiler. Sanal gözler o kadar doğru ki, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik programlarını eğitmek için kullanılabilirler. Metaverse’de uygulamalar geliştirmeye çalışan geliştiriciler için son derece faydalı olacaklar.

Sonuçlar 4-6 Mayıs’ta Sensor Ağlarında Bilgi İşleme Uluslararası Konferansı’nda (PSN) sunulacak.

Yeni sanal gözler EyeSyn olarak adlandırılmaktadır.

Gözler Gibi Çalışan Algoritmaları Eğitmek

Maria Gorlatova, Duke Üniversitesi’nde Nortel Networks Asistan Profesörü ve Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği bölümünde görev yapmaktadır.

“Bir kişinin bir çizgi roman mı yoksa ileri düzey bir kitap mı okuduğunu sadece gözlerine bakarak anlayabilirsiniz” dedi Gorlatova.

“Ancak bu tür bir algoritmayı eğitmek için saatlerce headset takan yüzlerce insanın verisine ihtiyaç vardır” diye devam etti Gorlatova. “Gizlilik endişelerini azaltan ve küçük şirketlerin kendi gerçek dünya verilerini oluşturmak için gereken kaynaklara sahip olmasını sağlayan bir yazılım geliştirmek istedik.”

İnsan gözleri birçok şeyi yapabilir, Örneğin bir kişinin sıkıldığını veya heyecanlı olduğunu, konsantrasyonun nereye odaklandığını veya bir görevde uzman olup olmadığını gösterebilir.

“Görme önceliklerinizi nereye verdiğiniz, sizin bir kişi olarak çok şey hakkında bilgi verir” dedi Gorlatova. “Cinsel ve ırksal önyargılar, başkalarının bilmemesini istediğimiz ilgi alanları ve kendimiz bile bilmeyebileceğimiz bilgiler hakkında bilgi verebilir.”

Göz hareketi verileri, metaverse’de platformlar ve yazılımlar geliştiren şirketler için son derece faydalıdır. Geliştiricilere, içerikleri etkileşim tepkilerine göre uyarlamalarına veya periferik görme alanlarında çözünürlüğü azaltmalarına olanak tanır, bu da hesaplama gücünü tasarruf edebilir.

Bilgisayar bilimciler ekibi, eski postdoctoral associate Guohao Lan ve şu anki PhD öğrencisi Tim Scargill’den oluşmaktadır. Sanal gözleri geliştirmek için çeşitli uyaran seslere ortalama bir insan nasıl tepki verdiğini simüle edebilecek şekilde tasarladılar. Bunu yapmak için, insanların dünyayı nasıl gördüğünü ve sanal bilgileri nasıl işlediğini araştıran bilişsel bilim literatürüne baktılar.

Lan şu anda Hollanda’daki Delft Teknoloji Üniversitesi’nde asistan profesör olarak görev yapmaktadır.

“EyeSyn’e birçok farklı girdi verip yeterince çalıştırırsanız, yeni bir program için bir (makine öğrenimi) sınıflandırıcıyı eğitebileceğiniz büyüklükte sentetik göz hareketi verisi oluşturabilirsiniz” dedi Gorlatova.

Sistemi Test Etme

Araştırmacılar, sentetik gözlerin doğruluğunu kamuoyuyla paylaşılan verilerle test etti. Gözler önce Dr. Anthony Fauci’nin basın toplantılarında medyaya hitap ettiği videolarını analiz etmek için kullanıldı. Ekibin ardından, gerçek izleyicilerin göz hareketi verisiyle karşılaştırdı. Ayrıca, sanal bir sanat müzesini gezen insanların gerçek verisiyle karşılaştırılmış sanal gözlerin bir sanat koleksiyonuna baktıkları sanal bir veri setini de karşılaştırdı. Sonuçlar, EyeSyn’in gerçek gaze sinyallerinin ayırt edici kalıplarını yakından eşleştirebileceğini ve insanların gözlerinin farklı şekilde tepki verme şekillerini simüle edebileceğini gösterdi.

Gorlatova, bu sonuçların, sanal gözlerin metaverse platformları ve yazılımlarını eğitmek için şirketler tarafından kullanılabilecek bir temel olarak yeterli olduğunu gösterdiğini söyledi.

“Sentetik veriler tek başına mükemmel değil, ancak iyi bir başlangıç noktası” dedi Gorlatova. “Küçük şirketler, kendi gerçek dünya verilerini oluşturmak için gereken zaman ve parayı harcamak yerine bunu kullanabilirler. Ve algoritmaların kişiselleştirilmesi yerel sistemlerde yapılabildiğinden, insanlar göz hareketi verilerinin büyük bir veritabanının bir parçası olacağı konusunda endişe etmezler.”