Bilgisayarlı görü alanında sunduğumuz çözümlerle gerçek görüntüler üzerinde nesne algılama, nesne yerelleştirme, görüntü bölümleme, sınıflandırma, poz tahminleme ve izleme gibi tüm alanlarda deneyim sahibiyiz. GPU belleği üzerinden geniş boyutlu görsellerde küçük nesneleri tespit edebilen modeller geliştirerek, bunların alandaki ihtiyaçlara göre manuel olarak uyarlanabilmesine olanak sağlıyoruz. Bugüne dek öne çıkan projelerimiz arasında, açık kaynak olarak sunulan bilgisayarlı görü kitaplığı SAHI(Slicing Aided Hyper Inference) ve Sprongo kayak/spor platformu için geliştirilen SIVA adlı yapay zeka video analiz hizmeti bulunuyor. Ar-Ge çalışmalarımız kapsamında geliştirdiğimiz otonom deniz aracı Piribot’ta ise, kullandığımız görüntü bölümleme modelleri ile daha etkin bir kıyı tespiti sağlanabiliyor.

Yeterli ve yüksek kaliteli veriler elde etmenin tümüyle mümkün olmadığı alanlarda, sentetik veri üretimi ve simülasyon teknolojilerini kullanarak gerçekçi deneyimler kazanılmasını sağlıyoruz. Bu sayede alan hakimiyetinin artmasına destek olarak, bina sistemleri ve operasyon saha çalışmaları için nitelikli bir eğitim ve ön hazırlık imkanı yaratıyoruz. Yaygın olarak kullanılan COCO gibi veri formatlarında nesne tanıma ve örnek segmentasyon çalışmalarını gerçekleştirebilmenin yanı sıra, kullandığımız ek modüller ile nokta bulutu verileri veya radar izleri gibi çıktıları da simüle edebiliyoruz. Buna yönelik farklı türde sensör ve kamera türleri de kurarak nesneler üzerinde etkileşimli ve kinematik modeller oluşturabiliyoruz.

Türkçe ve İngilizce ağırlıklı olmak üzere çeşitli dillerde, sesli asistan ve chatbot gibi hizmetleri geliştirebilmek adına doğal dil işleme (NLP) alanında son teknoloji çözümler sunuyoruz. Çalışmalarımızı sinir ağı tabanlı veya klasik modeller üzerinden gerçekleştirerek veri toplama ve temizleme işlemlerini gerçekleştiriyoruz. Ayrıca web tarama teknolojisini de kullanarak daha gelişmiş çıktılar elde edebiliyoruz. Bu doğrultuda metin sınıflandırması, duyarlılık analizi, niyet analizi, soru algılama, otomatik soru oluşturma ve konuşma özelliği de dahil pek çok alanda ihtiyaçların karşılanmasını sağlıyoruz. Bu alandaki yetkinliğimizle, sondan eklemeli olmasından dolayı morfolojik ve dilbilimsel açıdan zengin bir dil olan Türkçede de etkin sonuçlar elde edebiliyoruz.

Mevcut verilerden değer elde etmek adına gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinin yanında; alan bilgisi ve istatistiksel yöntemler de kullanarak alana özel tahmin, tespit, optimizasyon, analiz ve modelleme çalışmaları gerçekleştiriyoruz. Kullanım amacına, hedeflere ve olası sorunlara yönelik manuel olarak kolayca uyarlanabilir modeller geliştirerek, ilgili çalışma alanı üzerinde en iyi sonuçların alınabilmesine olanak tanıyoruz. Ekibimizi kurarken çalışma arkadaşlarımızın analitik becerilerine ve öğrenme yeteneklerine verdiğimiz önem sayesinde, farklı sektör ve iş kollarındaki çeşitli ihtiyaçların karşılanabilmesi adına etkin çözümler geliştirebiliyoruz. Satış, kredi ve arz-talep tahmini gibi konularda gerçekçi ve tutarlı çıktılar elde edebilmekle birlikte; hizmetlerimizi radar sistemlerinin arıza tespiti, arıza lokalizasyonu ve anormallik tespiti gibi spesifik alanlara göre de çeşitlendiriyoruz.

Makina Öğrenmesi ve Yapay Zeka ekibi olarak özellikle de otonom araçlar üzerine derinlemesine Ar-Ge ve prototip çalışmaları yürütüyoruz. Bu alanda en öne çıkan projelerimizden biri olan Piribot otonom deniz aracı ile askeri ve sivil bahriye uygulamaları için yenilikçi çözümler geliştirmeyi hedefliyoruz.
Solar paneller aracılığıyla kendi enerjisini sağlayabilen Piribot, belirli amaçlara göre konfigüre edilebilen sensör paketiyle mevcut koşullara yönelik fiziksel ve kimyasal analizler gerçekleştirebiliyor. Bununla birlikte, bilgisayarlı görü aracılığıyla deniz ve kıyı üzerinde detaylı keşifler yapılabilmesine imkân sunuyor. Piribot’un ayrıca, makine öğrenimi ve nesnelerin interneti teknolojileri sayesinde -insan faktöründen bağımsız bir şekilde- filo veya sürü (swarm) olarak hareket edebilme kabiliyeti de bulunuyor.

Avrupa Birliği tarafından Horizon 2020 Programı kapsamında yürütülen MARTERA (Maritime and Marine Technologies for a new Era) projesinin paydaşları arasında yer alıyoruz. Proje içerisinde Norveç ile Romanya’nın da dahil olduğu ADRIATIC programına katılan dört şirketten biri olarak, otonom deniz araçlarının görev planlaması ve simülasyon çalışmalarını üstleniyoruz.

Era-Net Cofund çatısı altında yürütülen MarTERA EU, denizlerin korunması ve çevreci denizcilik faaliyetlerinin geliştirilmesine yönelik teknoloji odaklı bir proje olma özelliği taşıyor. Proje ayrıca deniz taşımacılığı, petrol – doğalgaz faaliyetleri ve güvenlik gibi ülkeler arası kritik konulara da odaklanıyor. Projenin ADRIATIC kolunda yer alan OBSS Makine Öğrenimi ve AI ekibi, denizcilik alanında sensör, otomasyon ve takip teknolojilerinin geliştirilmesinde aktif olarak çalışmalar gerçekleştiriyor.

OBSS olarak, kayak, yüzme, golf, kürek ve jimnastik gibi sporlar için bilişim tabanlı hizmetler sunan Sprongo platformunun teknoloji partneri konumunda yer alıyoruz. Platformun sağladığı SIVA(Sprongo Intelligence Video Analytics)) adlı yapay zekâ video analiz hizmetini, bilgisayarlı görü teknolojisi üzerinden poz tahmini tabanlı olarak geliştiriyoruz. Bu sayede sporcuların ve ilgili kuruluşların duruş ve teknik konusunda ileri düzey çalışmalar yapabilmelerine ve performanslarını geliştirebilmelerine destek sağlıyoruz.

SIVA platformu, elde edilen videolar üzerinden sporcuların hamlelerini anatomik açıdan analiz ederek detaylı grafikler halinde incelenmesini sağlıyor. Eklem noktalarını tespit ederek duruş pozisyonu hakkında sayısal veriler sunan platform, kusursuz tekniğe sahip sporcularla karşılaştırmalar yaparak geliştirilmesi gereken duruş ve hamlelerin saptanmasını sağlıyor. Ayrıca görseller üzerinde çizim yapabilme ve ses kaydedebilme imkanı ile videolara teknik değerlendirmelerin eklenmesine de olanak tanıyor.

Geliştirdiğimiz SAHI Bilgisayarlı Görü Kütüphanesi’ni, açık kaynak bir servis olarak kullanıma sunuyoruz. Bu alanda kullandığımız gelişmiş teknolojilerle, nesne algılama, nesne lokalizasyonu ve segmentasyon konusunda benzer uygulamalara nazaran daha detaylı analizler ve çıkarımlar yapılabilmesini sağlıyoruz.

Bilgisayarlı görü teknolojilerinin en önemli kollarından olan nesne algılama ve sınıflandırma, günümüz koşullarında hala sınırlı bir şekilde gerçekleştirilebiliyor. Buna karşılık SAHI, geniş ölçekli görüntüler üzerindeki en küçük nesnelerin dahi algılayarak uçtan uca tanımlanabilmesine olanak sağlıyor. Uygulama, bunun için pikselleri ve renkleri kullanarak görüntü üzerindeki tüm nesneleri etiketleyebiliyor. Üstelik uygulamanın son sürüm montajı, Python’ın paket yönetim sistemi olan “pip” yazılımı üzerinden kolayca yapılabiliyor.

Daha fazla detay için…
SAHI Computer Vision Library
SAHİ: Görsel Kütüphane

Veri bilimi konusundaki hakimiyetimizle, askeri ve sivil güvenlik alanlarında önem teşkil eden radarların arıza tespiti ve lokalizasyonuna yönelik çalışmalar gerçekleştiriyoruz. Elde edilen yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler aracılığıyla gerekli analizleri yapıyor ve modeller oluşturuyoruz. Böylece sorunun ekstra zaman ve efor kaybı olmaksızın tespit edilmesini sağlıyoruz. Stratejik alanlar için önem sahibi olan radarlar, dayanıklı donanımlara sahip olmasına rağmen kimi koşullarda işleyiş bakımından sorunlar yaşayabiliyor. Radarların bozulmasına neden olan koşullar, mevcut veriler sayesinde ise detaylı bir şekilde tespit ve analiz edilebiliyor. Bu doğrultuda radar üzerinde ısı, nem, rüzgâr vb. faktörlerin artma ve azalma durumuna göre sanal olarak denemeler yapılıyor. Sonucunda da sorunun tespiti ve gerekli ekipmanların güçlendirilmesi için ihtiyaç duyulan çıktılar elde edilebiliyor.

Although radars, which are important for strategic areas, have durable equipment, they still may experience problems in terms of functioning under certain conditions. The conditions that cause the malfunctioning of the radars can be detected and analyzed in detail with the help of the available data. In this direction, virtual tests are carried out on the radar according to the increase and decrease of factors such as heat, humidity, wind, etc. As a result, the outputs needed to identify the problem and to strengthen the necessary equipment can be obtained.

Farklı dillerde anlamlı metinler oluşturmak, doğal dil işleme alanındaki en zorlu konuların başında geliyor. OBSS Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ ekibi olarak bizler ise bu alanda, daha az çalışılan alt dallardan biri olan soru oluşturma konusunda yenilikçi çalışmalara imza atıyoruz! Türkçe ve İngilizce metinlerde sorulması anlamlı olabilecek ifadeleri tespit ederek, uygun soru cümlelerine dönüştürmek üzere modelleme ve yazılım geliştirme çalışmaları yürütüyoruz.

Doğal dil işlemeye yönelik geliştirdiğimiz sistem sayesinde, sorulmak istenen konular ya da soruyu oluşturacak ipuçları kullanıcı tarafından verildiğinde de esnek bir şekilde soru oluşturulabilmesini sağlıyoruz. Soru hazırlama süreçlerinde sağladığımız otomasyon ile eğitim dünyasına aşağıdaki konularda gelişmiş imkanlar sunuyoruz:

•Soru hazırlama maliyetlerini düşürme,
•Anlık olarak hazırlanabilecek quiz’lerle dikkati toparlama,
•Öğrencilerin genel kavrayış düzeyini artırma vb.

Üretilen metinlerin kalitesini değerlendirmek adına, oluşturduğumuz birçok metriğin tek seferde rahatça hesaplanmasını sağlayan Jury kütüphanesini ise açık kaynak kodlu olarak doğal dil işleme camiasıyla paylaşıyoruz:
Jury Open Source Library
Jury Açık Kaynak Kütüphanesi

Drone tespiti için özelleşmiş sensörler yerine kameraların kullanılması, maliyet avantajı ve sağladığı esneklik nedeniyle görüntü işleme alanında ciddi bir potansiyel vadediyor. Ancak drone’ların kameralar aracılığıyla tespit edilme güçlüğü, bu alanda hala aşılması gereken en önemli sorunlar arasında yer alıyor. Drone kullanımında ortam çeşitliliği, drone’ların -özellikle de uzaktan tespit senaryolarında- görüntülerdeki büyüklüğü, kuşlarla drone’ları birbirinden ayırt etmenin güçlüğü ve bu konudaki anlamlı verilerin azlığı ise söz konusu sorunun aşılamamasındaki başlıca nedenleri oluşturuyor.

Kameralarla drone tanıma teknolojisinin karmaşık olmasına karşın sahip olduğu yüksek potansiyel ve sunduğu imkânlar, bu konuyu yazılım alanında kayda değer bir iş sahası haline getiriyor. Bundan hareketle OBSS Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ ekibi olarak, görüntü işleme alanında bu teknolojinin geliştirilmesine yönelik de çalışmalar gerçekleştiriyoruz. Ve partnerlerimize, aşağıdaki alanlarda kapsamlı çözümler sunabiliyoruz:
Tespit için en iyi modellerin eğitilmesi,
Başarımı yüksek ve dayanıklı sistemler üretebilmek için farklı koşullarda sentetik veri üretimi,
Veri kümelerinin zenginleştirilmesi,
Tespitler üzerinden anlamlı filtrelemeler ile sınıflandırmalar yapılması vb.