- XR Başlığı
- Quest 3
28 Şubat 2025'te Meta, akıllı gözlük Aria Gen2'yi piyasaya sürdü. Dikkatli arkadaşlar çok ilginç bir şey bulacaklar - Aria Gen2, Orion tarafından desteklenen ekran işlevini korumadı, ancak ekranı tamamen kaldırdı. Ancak, en ilginç şey bu değil. Daha da düşündürücü olan, Aria Gen2'nin göz izleme işlevini koruması ve temel işlevlerden biri olarak tanıtılmasıdır.
AR/AI çevresindeki çoğu kişi AR'de etkileşim için göz takibinin kullanılmasından yanadır, ancak ekransız AI gözlüklerinde göz takibinin ne gibi önemli bir rolü olabilir? AR/AI gözlük çevresindeki birçok kişi bile kafası karışmış olabilir. Aria Gen2 tüketicilere satılmayacak ve yalnızca araştırma odaklı bir gözlük olarak tanıtılacak olsa da sektöre net bir mesaj veriyor: Yapay zeka destekli akıllı gözlüklerde göz takibi, ekrandan daha önemli ve acil.
Meta Ray-ban ürünüyle kullanıcılar, ön kamerayla çekilen fotoğrafları Meta'nın büyük modeline göndererek çok modlu AI etkileşimi elde edebilirler. Sektördeki birçok kişi bunları denediği için burada belirli durumlar listelenmemiştir. Ancak, sadece müşteriler değil, hatta Meta'nın kendisi bile muhtemelen bir sorun keşfetmiştir, yani bu tür görüntü tabanlı etkileşimlerin verimliliği çok düşüktür.
Neden? Çünkü yapay zeka, kullanıcı yanıtlamadan önce fotoğrafın tamamını analiz edeceğinden, kullanıcı etkileşiminin içeriğini dil aracılığıyla açıkça belirtmezse, yapay zeka yalnızca fotoğraftaki veya videodaki tüm öğeleri tek tek listeleyebilir.
Yapay zeka multimodalitesinde sıklıkla kullanılan küçük bir örneği ele alalım. Bir çiçek denizinde tanımadığımız bir çiçek var ve sonra Meta Ray-ban'a bunun ne tür bir çiçek olduğunu soruyoruz.
Meta Ray-ban birçok çiçek türünü yakalıyor ve bunları tek tek listelemekten daha iyi bir yol yok gibi görünüyor. Kullanıcı sadece çiçeğin rengini ve şeklini daha net bir şekilde tanımlamak için başını yaklaştırmayı deneyebilir. Kısacası, kullanıcı deneyimi çok zayıf.
Aria Gen2, kullanıcının dikkatinin nerede olduğunu bildiği için göz takibi özelliğini kullanarak bu sorunu akıllıca çözüyor. Kullanıcılar görme yoluyla yapay zekayla etkileşime girdiğinde, yapay zeka modeli yalnızca kullanıcının görsel bilgisini elde etmekle kalmıyor, aynı zamanda kullanıcının bakışının nerede olduğunu da biliyor.
Daha sonra büyük AI modelinin artık tüm görüntüyü analiz etmesine gerek kalmaz, yalnızca kullanıcının baktığı nesneyi veya küçük alanı analiz etmesi gerekir. Bu, etkileşimin verimliliğini büyük ölçüde artırarak kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirir.
Qixin Yiwei şu anda yukarıdaki çözümün tüm sürecini uyguladı. Kendi geliştirdiği AI Agent aracılığıyla DeepSeek, ChatGPT, Qwen vb. gibi çeşitli büyük modellere bağlandı ve bakış noktalarıyla birleştirildiğinde etkileşimin doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirdi ve etkileşim gecikmesini azalttı.
Görsel sağlığın korunması
Göz takibinin yanı sıra Aria Gen2'nin burun yastığına sürekli kalp atış hızı izlemeyi gerçekleştirebilen bir fotoelektrik hacim nabız algılama (PPG) sensörü eklediğini de göreceksiniz.
Aria Gen2, akıllı saat ve akıllı bileklik pazar payını ele geçirmeyi hedefliyor. Akıllı saatler ve bileklikler sağlığımızı iyileştirebiliyor, gözlükler de vücutta taşınabiliyorken, neden aynı şeyi yapmasınlar? Zira akıllı gözlükler insan vücudunun merkezi sinir sistemine (kafa) daha yakınken, bilek ve parmak cihazları ise biraz daha uzakta yer alıyor.
Göz takibinin sağlık açısından ne gibi etkileri var? Aklımıza ilk gelen şüphesiz ki görsel sağlıktır. Dijital çağda, gençler arasında aşırı göz kullanımı yaygın bir sorun haline geldi. Hatta çok sayıda çocuğun miyop gözlük taktığını bile görebiliyoruz.
Göz takibi, kullanıcının göz kullanım mesafesini, göz kullanım süresini, göz yorgunluğunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve ayrıca gözlerde ambliyopi veya şaşılık olup olmadığını da izleyebilir. Bu teknolojiyi kullanarak, özellikle gençler arasında miyopi, ambliyopi ve hatta şaşılık oranı büyük ölçüde azaltılabilir.
AR/AI çevresindeki çoğu kişi AR'de etkileşim için göz takibinin kullanılmasından yanadır, ancak ekransız AI gözlüklerinde göz takibinin ne gibi önemli bir rolü olabilir? AR/AI gözlük çevresindeki birçok kişi bile kafası karışmış olabilir. Aria Gen2 tüketicilere satılmayacak ve yalnızca araştırma odaklı bir gözlük olarak tanıtılacak olsa da sektöre net bir mesaj veriyor: Yapay zeka destekli akıllı gözlüklerde göz takibi, ekrandan daha önemli ve acil.
16 yıldır göz takibi alanına odaklanan bir şirket olarak Qixin Yiwei aslında bu sorunu uzun zaman önce öngörmüştü ve Aria Gen2'nin piyasaya sürülmesinden önce, AI akıllı gözlükleri için göz takibi çözümünü kamuoyuna açıklamıştı. Ekran olmasa bile, uygulama senaryoları hala net ve kesindir ve hatta bunlardan oldukça fazla sayıda vardır. Aria Gen2 perspektifinden bakalım ve bunları tek tek listeleyip analiz edelim:
Verimli ve doğru AI etkileşimi
Meta Ray-ban ürünüyle kullanıcılar, ön kamerayla çekilen fotoğrafları Meta'nın büyük modeline göndererek çok modlu AI etkileşimi elde edebilirler. Sektördeki birçok kişi bunları denediği için burada belirli durumlar listelenmemiştir. Ancak, sadece müşteriler değil, hatta Meta'nın kendisi bile muhtemelen bir sorun keşfetmiştir, yani bu tür görüntü tabanlı etkileşimlerin verimliliği çok düşüktür.
Neden? Çünkü yapay zeka, kullanıcı yanıtlamadan önce fotoğrafın tamamını analiz edeceğinden, kullanıcı etkileşiminin içeriğini dil aracılığıyla açıkça belirtmezse, yapay zeka yalnızca fotoğraftaki veya videodaki tüm öğeleri tek tek listeleyebilir.
Yapay zeka multimodalitesinde sıklıkla kullanılan küçük bir örneği ele alalım. Bir çiçek denizinde tanımadığımız bir çiçek var ve sonra Meta Ray-ban'a bunun ne tür bir çiçek olduğunu soruyoruz.
Meta Ray-ban birçok çiçek türünü yakalıyor ve bunları tek tek listelemekten daha iyi bir yol yok gibi görünüyor. Kullanıcı sadece çiçeğin rengini ve şeklini daha net bir şekilde tanımlamak için başını yaklaştırmayı deneyebilir. Kısacası, kullanıcı deneyimi çok zayıf.
Aria Gen2, kullanıcının dikkatinin nerede olduğunu bildiği için göz takibi özelliğini kullanarak bu sorunu akıllıca çözüyor. Kullanıcılar görme yoluyla yapay zekayla etkileşime girdiğinde, yapay zeka modeli yalnızca kullanıcının görsel bilgisini elde etmekle kalmıyor, aynı zamanda kullanıcının bakışının nerede olduğunu da biliyor.
Daha sonra büyük AI modelinin artık tüm görüntüyü analiz etmesine gerek kalmaz, yalnızca kullanıcının baktığı nesneyi veya küçük alanı analiz etmesi gerekir. Bu, etkileşimin verimliliğini büyük ölçüde artırarak kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirir.
Daha da ilginci, bu etkileşim yöntemi yalnızca etkileşim verimliliğini iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda kullanıcının bakış noktası bilgisine de sahip. Tüm görüntüyü büyük modele iletmemize gerek yok, yalnızca küçük bir kısmını iletmemiz gerekiyor, bu da iletilen veri miktarını büyük ölçüde azaltacak ve dolayısıyla iletim gecikmesini azaltacaktır.
Aynı zamanda, büyük model kaynaklarının kullanımını da büyük ölçüde azaltacak ve büyük modelin geri bildirim süresi de kısalacak, bu da genel gecikmeyi azaltacaktır. Dahası, ister iletim verilerinin sıkıştırılması ister hesaplama gücünün sıkıştırılması olsun, gözlüklerdeki güç tüketimine olan talebi azaltacaktır. Kullanıcı açısından bakıldığında ise AI gözlükler daha hızlı tepki veriyor ve daha uzun pil ömrüne sahip.
Elbette, göz takibinin eklenmesiyle, AI akıllı gözlüklerin etkileşimine eklenebilecek başka akıllıca fikirler de var. Örneğin, akıllı cihazları, özellikle aynı türden birden fazla cihazı kontrol ederken, görüş hattı, kullanıcının hangi cihazı kontrol etmek istediğini bilmek için bir seçim noktası olarak kullanılabilir. Örneğin, fotoğraf ve video çekerken, bakış noktası çekimin odak noktası olarak kullanılabilir ve odak çok fazla saptığında bir hatırlatma verilebilir (sonuçta, vizör yoktur).
Aynı zamanda, büyük model kaynaklarının kullanımını da büyük ölçüde azaltacak ve büyük modelin geri bildirim süresi de kısalacak, bu da genel gecikmeyi azaltacaktır. Dahası, ister iletim verilerinin sıkıştırılması ister hesaplama gücünün sıkıştırılması olsun, gözlüklerdeki güç tüketimine olan talebi azaltacaktır. Kullanıcı açısından bakıldığında ise AI gözlükler daha hızlı tepki veriyor ve daha uzun pil ömrüne sahip.
Elbette, göz takibinin eklenmesiyle, AI akıllı gözlüklerin etkileşimine eklenebilecek başka akıllıca fikirler de var. Örneğin, akıllı cihazları, özellikle aynı türden birden fazla cihazı kontrol ederken, görüş hattı, kullanıcının hangi cihazı kontrol etmek istediğini bilmek için bir seçim noktası olarak kullanılabilir. Örneğin, fotoğraf ve video çekerken, bakış noktası çekimin odak noktası olarak kullanılabilir ve odak çok fazla saptığında bir hatırlatma verilebilir (sonuçta, vizör yoktur).
Qixin Yiwei şu anda yukarıdaki çözümün tüm sürecini uyguladı. Kendi geliştirdiği AI Agent aracılığıyla DeepSeek, ChatGPT, Qwen vb. gibi çeşitli büyük modellere bağlandı ve bakış noktalarıyla birleştirildiğinde etkileşimin doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirdi ve etkileşim gecikmesini azalttı.
Görsel sağlığın korunması
Göz takibinin yanı sıra Aria Gen2'nin burun yastığına sürekli kalp atış hızı izlemeyi gerçekleştirebilen bir fotoelektrik hacim nabız algılama (PPG) sensörü eklediğini de göreceksiniz.
Aria Gen2, akıllı saat ve akıllı bileklik pazar payını ele geçirmeyi hedefliyor. Akıllı saatler ve bileklikler sağlığımızı iyileştirebiliyor, gözlükler de vücutta taşınabiliyorken, neden aynı şeyi yapmasınlar? Zira akıllı gözlükler insan vücudunun merkezi sinir sistemine (kafa) daha yakınken, bilek ve parmak cihazları ise biraz daha uzakta yer alıyor.
Göz takibinin sağlık açısından ne gibi etkileri var? Aklımıza ilk gelen şüphesiz ki görsel sağlıktır. Dijital çağda, gençler arasında aşırı göz kullanımı yaygın bir sorun haline geldi. Hatta çok sayıda çocuğun miyop gözlük taktığını bile görebiliyoruz.
Göz takibi, kullanıcının göz kullanım mesafesini, göz kullanım süresini, göz yorgunluğunu gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve ayrıca gözlerde ambliyopi veya şaşılık olup olmadığını da izleyebilir. Bu teknolojiyi kullanarak, özellikle gençler arasında miyopi, ambliyopi ve hatta şaşılık oranı büyük ölçüde azaltılabilir.
