Ubiquitous Metadata: Gerçek Dünyada Nesne Tanımlama ve Etkileşim için Gömülü İşaretleyicilerin Tasarımı ve Üretimi

Konuşmacı: Doğa Doğan, PhD

Yer: Engineering Building, VYKM 4

Kısa Özgeçmiş: Doğa Doğan, HCI Mühendislik Grubu'nun bir parçası olarak Profesör Stefanie Mueller ile birlikte çalıştığı MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nın (CSAIL) yeni doktora mezunudur. Doğa'nın araştırması, günlük nesnelere, ürünlere ve malzemelere gömülü makineler tarafından okunabilir etiketlerin üretimi ve algılanması üzerine odaklanmaktadır. Çalışmaları CHI, UIST ve ICRA'da en iyi bildiri ve demo ödüllerine aday gösterilmiştir. Geçmişte Adobe Araştırma Bursu ve Siebel Bursu almıştır. Doğa geçmişte Google, Adobe Research, TU Delft, UCLA Laboratory for Embedded Machines and Ubiquitous Robots ve Max Planck Institute for Intelligent Systems'da çalışmıştır. Web sitesi: https://www.dogadogan.com/

Özet: Fiziksel ve dijital alanların yakınsaması, yeni bir sürükleyici deneyimler ve sorunsuz etkileşimler çağını başlatmıştır. Gerçek dünya ile sanal ortamlar arasındaki sınırlar bulanıklaştıkça ve "karma gerçeklik" (MR) ortaya çıktıkça, fiziksel nesneleri sanal muadillerine bağlamak için sağlam ve verimli yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu konuşmada, gömülü makine tarafından okunabilir işaretleyicilerin tasarımı, üretimi ve tespiti yoluyla bu boşluğu doldurmaya yönelik yeni bir yaklaşım sunacağım. MR'nin gerçekleştirilmesi, gerçek dünya deneyimlerini bağlamsal bilgilerle geliştirmek için mobil ve giyilebilir cihazların çevre hakkındaki farkındalığına bağlıdır. Nesne tanımlama için yaygın olarak kullanılan barkodlar ve RFID etiketleri gibi geleneksel makine tarafından okunabilir etiketler, dikkat çekicilik ve düşük dayanıklılık veya güvenlik gibi dezavantajlar sergilemektedir. Tipik olarak imalat sonrası eklenen bu etiketler, orijinal nesne tasarımına kompakt bir entegrasyondan yoksundur. Buna karşılık benim araştırmam, nesnelerin gizli, entegre özelliklerini çıkaran ve bunları makine tarafından tespit edilebilir işaretleyiciler olarak kullanan yenilikçi etiketleme yaklaşımları sunuyor. Önerilen işaretleme yaklaşımlarını üç ayrı kategoriye ayırıyoruz: doğal işaretleyiciler, yapısal işaretleyiciler ve iç işaretleyiciler. SensiCut'ta kullanılanlar gibi doğal işaretleyiciler, makinede okunabilir tanımlayıcılar olarak yeniden tasarlanan nesnelerin doğal parmak izleriyken, StructCode ve G-ID gibi yapısal işaretleyiciler, üretim süreci sırasında ortaya çıkan nesnelerdeki yapısal eserlerden yararlanır. InfraredTag ve BrightMarker gibi dahili işaretleyiciler, özel malzemeler kullanılarak fabrikasyon nesnelerin içine gömülür. Bilgisayarla görme, makine öğrenimi, hesaplamalı görüntüleme ve malzeme bilimi yöntemlerinin bir kombinasyonundan yararlanan bu yaklaşımlar, nesne tanımlama, izleme ve etkileşim için çok yönlü çözümler sunmaktadır. Gerçek dünya nesnelerine sorunsuz bir şekilde entegre edilen bu işaretleyiciler, bir nesnenin kimliğini, kökenini, işlevini ve etkileşimini etkili bir şekilde ileterek, meta verilerin dijital dosyalardaki meta verilere benzer şekilde fiziksel nesnelere gömüldüğü bir kavram olan "her yerde bulunan meta veriler" için ağ geçitleri olarak işlev görür. Konuşmada, sunulan yöntemlerin ürün tasarımı, üretim, perakende, lojistik, eğitim, eğlence, güvenlik ve sürdürülebilirlik gibi çeşitli alanlardaki uygulamalarını göstereceğim. Nesnelerin canlandığı, ortamların etkileşimli olduğu ve sanal dünyaların günlük yaşamlarımızla sorunsuz bir şekilde birleştiği bir geleceği hayal ederken bana katılın.

Seminere aşağıdaki Zoom bağlantı bilgileri ile erişebilirsiniz:

Seminer Bağlantısı: https://us06web.zoom.us/j/84194362288?pwd=UkeXht4pGUKRMlyYb2THpAADCpFCR1.1

Toplantı Numarası: 841 9436 2288

Toplantı Şifresi: 892336