Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Geleneksel termal görüntüleme kameraları, nesnelerin yaydığı termal radyasyonu yakalar, ancak bu radyasyon çevreyle etkileşime girerek görüntülerin netliğini azaltabilir. Purdue Üniversitesi ve Michigan Eyalet Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak bu sorunu çözmeyi başardılar. Bu özel yapay zeka, nesnelerin fiziksel özelliklerini türetebilmek için ticari kızılötesi kameralardan gelen verileri analiz eder. Bu sayede HADAR, sis, duman ve karanlık gibi engellere karşı dirençli bir şekilde nesnelerin sıcaklığını, malzeme bileşimini ve termal radyasyon modellerini tespit edebilir.

HADAR'ın en büyük avantajlarından biri, derinlik ve dokuyu çok net bir şekilde görselleştirebilmesidir. Bu teknoloji, gece veya gündüz gibi çevresel koşullara bakılmaksızın ayrıntılı ve net görüntüler oluşturabilir. Otonom araçlar, otonom robotlar ve güvenlik taramaları gibi birçok alanda HADAR'ın yapay zeka sistemlerinin temel bir bileşeni olabileceği görülmektedir.

Ancak, şu an HADAR teknolojisi bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Yüksek maliyet, gerçek zamanlı kalibrasyon gereksinimi ve çevresel engellere hassasiyet gibi engeller halen aşılmayı beklemektedir. Ancak araştırmacılar, bu zorlukların yakın gelecekte çözülebileceğine ve HADAR'ın günlük hayatta daha geniş bir şekilde kullanılabileceğine inanmaktadırlar.

Sonuç olarak, HADAR teknolojisinin, yapay zeka ile birleştirilerek geliştirilen bu termal görüntüleme yaklaşımının farklı sektörlerde büyük etkiler yaratabileceği açıktır. Bu teknoloji, gelişmiş algılama, izleme ve güvenlik uygulamalarının temelini oluşturabilir ve gelecekteki otomasyon sistemlerine büyük katkı sağlayabilir.

Kaynak: popsci.com