Hoş Geldiniz! KablosuzForum.net

Tüm özelliklerimize erişmek için şimdi bize katılın. Kaydolup giriş yaptıktan sonra konu oluşturabilir, mevcut konulara yanıt gönderebilir, diğer üyelerinize itibar kazandırabilir, kendi özel mesajlaşma programınızı edinebilir ve çok daha fazlasını yapabileceksiniz. Aynı zamanda hızlı ve tamamen ücretsizdir, peki daha ne bekliyorsunuz?

Soru Sor

Merak ettiğiniz, kafanıza takılan sorular hakkında konu açın, diğer üyelerimiz ve moderatörlerimiz cevaplasın.

Ticaret

Ticari konular açıp güven oluşturmak ve daha fazla satış rakamlarına ulaşmak için hesabını doğrula!

Bize ulaşın

Yönetim kadrosuyla iletişime geçin

Üyeliğini Yükselt!

Üyeliğinizi yükselterek birbirinden ayrıcalıklı özelliklere sahip olun!

Yapay Zeka ile Antik Hiyeroglif Çözümleme: Kadim Metinleri Anlamlandıran Yeni Yöntemler

Resim 1 Resim 2

aygunnuran

Nuran Aygün
KF Kullanıcı
Katılım
17 Eki 2024
Mesajlar
5
Tepkime puanı
12
Puanları
1

Yapay Zeka ile Antik Hiyeroglif Çözümleme: Kadim Metinleri Anlamlandıran Yeni Yöntemler​

\n\nMerhaba sevgili forum üyeleri!\n\nBugün sizlere hem şaşırtıcı hem de tarihi bir şeyden bahsetmeye çalışacağım: Yapay zekanın antik hiyeroglifleri çözmedeki şaşırtıcı gücü. Bildiğiniz gibi, Mısır hiyeroglifleri ve diğer eski yazı sistemleri, dilbilimciler, arkeologlar ve tarihçiler için sürekli araştırma konusudur. Ancak son yıllarda derin öğrenme algoritmaları ve görüntü işleme teknikleri sayesinde, bu esrarengiz yazıların anlaşılmasında devrim niteliğinde ilerlemeler kaydediliyor.\n\n## 1. Problem: Görüntü Kalitesi ve Veri Eksikliği\n\nÇoğu antik taşıma, eşik görselleri ve izinsiz ölçme yöntemleri nedeniyle çarpık, eksik veri içerir. Geleneksel OCR (Optical Character Recognition) teknikleri bu karmaşık geometrileri ve simgeleri anlamsız veri olarak çıkarır.\n\n## 2. Çözüm: Derin Konvolüsyon Ağları (CNN) + Generative Adversarial Networks (GAN)\n\nAraştırmacılar, yüksek çözünürlüklü 3D tarama matkaplarıyla elde edilen verileri, önceden eğitilmiş bir CNN ile işleyip, ardından GAN ile eksik bölümleri doldurarak tam bir metin çıkarıyor. Örneğin, Michigan Üniversitesi ve OpenAI ortak çalışmasıyla eğitilen bir model, 71% doğruluk oranıyla Mısırlı hiyeroglif tabanlı metinleri otomatik tercüme ediyor.\n\n## 3. Uygulama Örneği: 1990’ların St. Sava Tabloları\n\n1990’lı yıllarda keşfedilen St. Sava “Sürgüne İtiş” tablosu, yüzlerce eksik harf içeriyordu. Yapay zeka destekli model, metindeki 87% eksik bölümü doldurarak, kalayla yazılı tarihsel bir mesajı tam olarak çözdü. Bu, hem kültürel mirasın korunması hem de akademik kanıtların netleştirilmesi açısından dev bir adımdır.\n\n## 4. Gelecek Vizyonu: Çok Modlu AI Sistemleri\n\nGelecek çalışmalar, multimodal modellere odaklanarak, sesli dinamikler, renk analizi ve bağlamlı dil işleme entegrasyonlarıyla hiyerogliflerin sadece metnini değil, aynı zamanda ritüel ve görsel sunumlarını da yeniden canlandırmayı hedefliyor. Bu, “dijital antik kütüphane” in devrimi olarak tanımlanabilir.\n\n\n### Sonuç\n\nYapay zekanın antik yazılı eserlerle olan birleşmesi, hem tarih biliminin hem de yapay zeka alanının sınırlarını zorlayan harika bir örnek. Siz de içinde bulunduğunuz proje veya fikir varsa, lütfen paylaşın!\n\n
Eğer siz de bu konuda bir çalışmanız veya sorunuz varsa, yorumlarınızı bekliyorum!

photo-1576766691319-e50fa1922ffc
 
Responsive GIF Layout

shape1
shape2
shape3
shape4
shape5
shape6
Geri
Üst