15+ Kullanım Senaryosu ve Artırılmış Gerçekliğin Yapay Zeka Uygulamaları
Artırılmış Gerçeklik (AR), kullanıcının sanal bağlamı fiziksel ortama interaktif, çok boyutlu bir şekilde entegre etmesine olanak tanıyan dijital bir medya platformudur.
Yapay zekanın uygulanması, derin sinir ağlarının geleneksel bilgisayarlı görü yaklaşımlarının yerini almasına ve nesne algılama, metin analizi ve sahne etiketleme gibi yeni özellikler eklenmesine olanak tanıyarak AR deneyimini güçlendirir. AR'deki yapay zekayı, uygulamalarını, örneklerini ve satıcılarını inceliyoruz.
Yapay zeka AR'yi nasıl dönüştürür?
Tarihsel olarak, AR yazılımları Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) adı verilen geleneksel bilgisayarlı görü tekniklerini kullanıyordu. SLAM algoritmaları, ortamı haritalamak ve takip etmek için kamera kareleri arasındaki görsel özellikleri karşılaştırır.
ancak, modern AR uygulamaları daha gelişmiş işlevsellik sağlamak için derin öğrenme'ye güvenir. AR geliştiricileri, çevredeki fiziksel ortamla geliştirilmiş etkileşim gibi AR özellikleri sunmak için yapay zeka algoritmalarından yararlanabilir. Makine öğrenimi, GenAI ve derin öğrenme gibi yapay zeka teknolojileri, AR ortamları için çok uygundur çünkü:
- Kameralar her zaman açık olduğu için yapay zeka algoritmasının eğitimi için daha fazla veri toplama fırsatı vardır.
- Yapay zeka algoritmasına girdi, AR ortamlarının birden fazla sensöre (örneğin cihazın jiroskopları, sensörleri, ivmeölçerleri ve GPS'i) dayanması nedeniyle detay açısından zengindir. Bu, yalnızca tek bir sensöre dayanan sistemlere göre daha iyi güvenilirlik sağlar.
Derin öğrenme ile paralel olarak, AR sistemleri giderek daha fazla, nesneleri değil tüm ortamları anlamak için anlamsal segmentasyon, derinlik tahmini ve bağlam modellemeyi birleştiren mekansal zekayı kullanmaktadır. Bu, AR içeriğinin fiziksel olarak gerçekçi davranmasına (örneğin, örtme, sabitlenmiş gölgeler ve aydınlatma uyarlaması) ve sahne kategorisine (ofis mi yoksa açık hava mı) veya çıkarılan kullanıcı niyetine dayalı bağlamsal öneriler gibi gelişmiş özelliklerin kullanılmasına olanak tanır.
AR'de 8 yapay zeka uygulaması
1. Nesne etiketleme
Nesne etiketleme, makine öğrenimi sınıflandırma modellerini kullanır. Bir kamera karesi modelden geçirildiğinde, resmi kullanıcının sınıflandırma kütüphanesindeki önceden tanımlanmış bir etiketle eşleştirir ve etiket, fiziksel nesnenin üzerine AR ortamında yansıtılır. Örneğin, Volkswagen Mobil Artırılmış Gerçeklik Teknik Yardım (MARTA), araç parçalarını etiketler, mevcut sorunlar hakkında bilgi sağlar ve bunları nasıl düzelteceğine dair talimatlar verir.
2. Nesne algılama ve tanıma
Nesne algılama ve tanıma, bir sahne içindeki nesnelerin konumunu ve kapsamını tahmin etmek için evrişimli sinir ağı (CNN) algoritmalarını kullanır. Nesne algılandıktan sonra, AR yazılımı fiziksel olanın üzerine bindirmek ve ikisi arasındaki etkileşimi yönetmek için dijital nesneler oluşturabilir. Örneğin, IKEA Place ARKit uygulaması çevredeki ortamı tarar, dikey ve yatay düzlemleri ölçer, derinliği tahmin eder ve ardından belirli bir alana uyan ürünleri önerir.
Daha fazlası için, lütfen görüntü tanıma makalemizi okumaktan özgür hissedin.
3. Metin tanıma ve çeviri
Metin tanıma ve çeviri, yapay zeka Optik Karakter Tanıma (OCR) tekniklerini DeepL gibi metin-metin çeviri motorlarıyla birleştirir. Bir görsel izleyici kelimeyi takip eder ve çevirinin AR ortamının üzerine yansıtılmasını sağlar. Google Çeviri bu işlevi sunar.
4. Otomatik Konuşma Tanıma
Otomatik Konuşma Tanıma (ASR), metni çıkarmak için görüntü işlemeye dayanan bir algoritma olan sinir ağı görsel-işitsel konuşma tanımayı kullanır. Belirli kelimeler, kelime tanımına uyan şekilde etiketlenmiş kütüphanedeki bir resmi tetikler ve bu resim AR uzayına yansıtılır. Bir örnek Panda çıkartma uygulamasıdır.
Daha fazlası için, lütfen en iyi konuşma tanıma kullanım senaryoları koleksiyonumuzu okuyun.
5. Jest ve doğal etkileşim
Yapay zeka destekli jest takibi ve çok modlu etkileşim, AR sistemlerinin el, vücut ve parmak hareketlerini gerçek zamanlı olarak tanımasını sağlar. Ses yapay zekası ile birleştirildiğinde, bu sistemler kullanıcıların sanal nesnelerle dokunmadan etkileşime girmesine olanak tanır ve daha sezgisel ve elle serbest AR deneyimleri yaratır.
Örnek:
Endüstriyel bakımda, yapay zeka AR sistemleri el işaretlerini yorumlayarak makine 3D hologramlarını manipüle edebilirken, ses komutları bağlamsal talimatları veya uyarıları tetikler. Erişilebilirlik odaklı AR uygulamaları, kısıtlı hareketliliği olan kullanıcılar için arayüzlerde gezinmek için jestleri ve sesi kullanır.
Kullanım senaryoları:
- El serbest ekipman kontrolü için endüstriyel AR uygulamaları
- Jest tabanlı gezinme ve komutlar sağlayan erişilebilirlik uygulamaları
- Jestlerin sanal nesneleri kontrol ettiği oyun ve eğlence
- Doğal etkileşimli AR eğitim ve simülasyon ortamları
6. Ortam Haritalama ve Sahne Anlama
Sadece nesne algılamanın ötesinde, yapay zeka anlamsal sahne anlamayı mümkün kılarak AR sistemlerinin tüm ortamları (örneğin, mutfak, ofis, sokak) sınıflandırmasına ve buna göre katmanları uyarlamasına olanak tanır. SceneNet veya IBM'in Görsel Tanıma gibi derin öğrenme modelleri, AR deneyimini özelleştirmek için mekansal bağlamı, aydınlatmayı ve yüzey türlerini analiz edebilir.
Örnek:
Snapdragon Spaces, daha gerçekçi sanal mobilya veya oyun öğesi yerleştirme sağlayan duvarları, yüzeyleri ve oda türlerini gerçek zamanlı olarak tespit etmek için yapay zekayı kullanır.
Kullanım senaryoları:
- Oda türüne göre mobilya öneren iç mimari uygulamaları
- İç mekan/dış mekan ortamlarına göre yönlendirme işaretlerini uyarlayan AR yol bulma
- Mağaza bölümlerine göre tanıtım içeriğini değiştiren akıllı perakende.
7. AR'de Dinamik İçerik Oluşturma için Üretken Yapay Zeka
GenAI modelleri, AR ortamları içindeki istemlere veya kullanıcı etkileşimlerine dayanarak dinamik olarak 3D varlıklar, sesler veya hatta tüm sahneler oluşturabilir. Bu, önceden yüklenmiş kütüphanelere olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve kişiselleştirilmiş, gerçek zamanlı dünya oluşturma kapısını aralar.
Örnek:
Bir pazarlama uygulaması, kullanıcıların ideal oturma odalarını tanımlamasına izin verebilir ve GenAI, AR'de mobilya ve yerleşim oluşturabilir.
İlgili modeller/araçlar:
- Luma AI (metinden-3D'ye)
- Video katmanları için RunwayML
- Gerçek zamanlı 3D modelleme için Pika Labs veya Spline
8. Endüstriyel Denetim için Anomali Tespiti
Yapay zeka destekli AR, imalatta veya saha çalışmalarında gerçek zamanlı anomali tespitine yardımcı olabilir. "Normal"in neye benzediğine (örneğin, boru bütünlüğü, makine yüzeyleri) göre eğitilmiş bilgisayarlı görü modelleri, sapmaları tespit edebilir ve bunları AR kullanarak kullanıcının görüşünde vurgulayabilir.
Örnek:
Porsche, uzaktan bakım sırasında otomobil parçalarında aşınma, korozyon veya hizalama hatalarını vurgulamak için yapay zeka denetim araçlarıyla AR kullanır.
Kullanım senaryoları:
- Fabrikalarda bakım ve güvenlik denetimleri
- Altyapı hizmetleri (örneğin, iletim hatları, boru hatları)
- Uçak veya araç onarım değerlendirmeleri
Çeşitli sektörlerde daha fazla AI/AR uygulaması
AR, özellikle eğlence ve inşaat olmak üzere birçok uygulamada kullanılmıştır. Yapay zeka/AR'den faydalanabilecek diğer sektörler şunlardır:
- İnşaat: Mimari, tasarım, proje planlama, saha revizyonu, güvenlik ve denetim, yer altı inşaatları ve eğitim.
- Eğitim: Sahne keşfi (Müze, fabrika), laboratuvarlarda model deneyimleri (kimya, fizik, geometri, anatomi)
- Eğlence: Spor arenalarından gerçek zamanlı bilgi, artırılmış müzik konserleri, interaktif reklamlar, filmler ve oyunlar.
- Tıp: teşhis, cerrahi navigasyon, cerrahların yeni prosedürler üzerine eğitimi ve ilaç etkilerinin modellenmesi.
- Lojistik: depo planlama ve operasyonları, taşımacılık optimizasyonları ve envanter yönetimi
- İmalat: tasarım ve prototipleme, bakım, onarım ve eğitim,
- Askeri: uçak navigasyonu, silah nişan alma ve askeri operasyonlarda televarlık.
- Gayrimenkul: Pazarlama, iç mimari, kat planı, inşaat personeli eğitimi.
- Moda: deneme-sonra-satın-alma, mağaza içi navigasyon, kişiselleştirilmiş alışveriş, AR vitrin alışverişi ve makyaj uygulamaları.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka destekli AR Yazılım Satıcıları
Statista'ya göre, artırılmış gerçeklik (AR), sanal gerçeklik (VR) ve karışık gerçeklik (MR) küresel pazarının 2026'ya kadar 100 milyar dolara ulaşması tahmin edilmektedir.2 Apple ve Google gibi şirketler, müşterilerin AR deneyimini geliştirmek için yapay zeka destekli AR yazılımı geliştirmek için piyasadadır.
İşte en iyi yapay zeka destekli AR yazılım satıcıları:
Apple ARKit
ARKit, Apple'ın iOS iPhone'ları ve iPad'leri için artırılmış gerçeklik (AR) geliştirme platformudur. ARKit nesne etiketleme, insan örtme, hareket yakalama ve çoklu yüz takibi sağlar. ARKit şu alanlarda kullanılmıştır:
- Eğitim, Labster gibi bilim, fizik veya kimya laboratuvarlarında pratik deneyleri modellemek için
- İnşaat ve mimarlık, mekansal boyutları ölçmek ve IKEA place gibi ürünler veya çözümler önermek için.
- Eğlence, Pokemon GO gibi.
Google ARCore
ARCore, Google'ın AR platformudur, ARCore hareket yakalama ve nesne algılama ve tanıma yoluyla dijital içeriği fiziksel ortama entegre eder. ARCore şu alanlarda kullanılmıştır:
- Gayrimenkul, boş alanları görselleştirmek, dekore etmek ve tasarlamak için. Sotheby's Curate uygulaması gibi
- Yaşam tarzı ve bakım, kullanıcıları rehberlik ve talimat sağlayan, ölçüm alan ve potansiyel çözümleri alana yansıtan profesyonellerle buluşturmak için. Örneğin Streem uygulaması.
- Eğlence, TendAR sanal evcil hayvan oyunu uygulaması gibi.
Diğerleri
Diğer yapay zeka/AR yazılım satıcıları şunlardır:
- Amazon Sumerian
- Microsoft Mesh
- Unity
- Vuforia Engine
- Zap Works
Yapay zeka AR giyilebilir cihazlar ve XR platformları
SDK'ların ötesinde, donanım platformları artık derin yapay zekayı doğrudan AR giyilebilir cihazlarına entegre ediyor. Örneğin, Apple Vision Pro gibi cihazlar, bağlamsal zekayı ve AR etkileşimini geliştiren el, göz ve ses girdisi ile mekansal bilişim sağlar.
Meta'nın Ray‑Ban Display akıllı gözlükleri ve diğer hafif yapay zeka‑AR giyilebilir cihazları, bağlamsal katmanları, canlı çeviriyi ve etkileşimli görsel rehberliği günlük kullanım senaryolarına getiriyor. Bu giyilebilir platformlar, telefon merkezli AR'den her zaman açık yapay zeka AR deneyimlerine doğru bir geçiş işaret ediyor.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{15+ Kullanım Senaryosu ve Artırılmış Gerçekliğin Yapay Zeka Uygulamaları}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ar-ai}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mart 2026}
}Referans Linkleri
Yorumlar 2
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…
Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list
Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.
Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.