A camera that can see around corners | David Lindell

Transcriber: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta

Çeviri: egemen soylu Gözden geçirme: Ozay Ozaydin

In the future,

Gelecekte,

self-driving cars will be safer and more reliable than humans.

sürücüsüz arabalar insanlardan daha güvenli ve sağlıklı olacak.

Ama bunun gerçekleşmesi için,

But for this to happen,

we need technologies that allow cars to respond

arabaların insanlardan daha hızlı

tepki vermesini sağlayacak teknolojilere,

faster than humans,

we need algorithms that can drive better than humans

insanlardan daha iyi araba sürecek algoritmalara,

and we need cameras that can see more than humans can see.

insanların görebildiğinden daha fazlasını gören kameralara ihtiyacımız var.

For example, imagine a self-driving car is about to make a blind turn,

Örneğin, sürücüsüz bir arabanın kör bir dönüş yapacağını düşünün,

and there's an oncoming car

gelmekte olan da bir araba var

or perhaps there's a child about to run into the street.

ya da belki sokağa çıkmak üzere olan bir çocuk.

Fortunately, our future car will have this superpower,

Neyse ki, gelecekteki arabamızın olası tehlikeleri tespit etmek için

a camera that can see around corners to detect these potential hazards.

köşelerin ötesini görecek bir kamera gibi bir özel gücü olacak.

For the past few years as a PhD student

Geçtiğimiz birkaç yıl,

in the Stanford Computational Imaging Lab,

Stanford Hesaplamalı Görüntüleme Lab'ında, bir doktora öğrencisi olarak

I've been working on a camera that can do just this --

bunu yapabilecek bir kamera üzerinde çalışıyordum.

a camera that can image objects hidden around corners

Köşelerin ardında gizlenmiş nesneleri

or blocked from direct line of sight.

veya doğrudan görüş açısında olmayan nesneleri tespit edebilecek bir kamera.

So let me give you an example of what our camera can see.

O zaman size, kameramızın neleri görebileceğiyle ilgili bir örnek vereyim.

This is an outdoor experiment we conducted

Bu yürütmüş olduğumuz dış mekan deneyinde

where our camera system is scanning the side of this building with a laser,

kamera sistemimiz binanın yan tarafını bir lazerle tarıyor

and the scene that we want to capture

ve elde etmek istediğimiz görüntü,

is hidden around the corner behind this curtain.

köşenin diğer tarafında bir perdenin arkasında gizli.

So our camera system can't actually see it directly.

Yani bizim kamera sistemimiz aslında bunu doğrudan görüyor.

And yet, somehow,

Her nasılsa,

our camera can still capture the 3D geometry of this scene.

kameramız hala bu sahnenin üç boyutlu geometrisini elde edebiliyor.

So how do we do this?

Ama bunu nasıl yapabiliyoruz?

The magic happens here in this camera system.

Sihir burada, bu kamera sisteminde oluyor.

You can think of this as a type of high-speed camera.

Bunu bir çeşit yüksek hızlı kamera olarak düşünebilirsiniz.

Not one that operates at 1,000 frames per second,

Saniyede bin ya da bir milyon kare hızla

çalışan türden değil,

or even a million frames per second,

but a trillion frames per second.

saniyede bir trilyon kare hızında çalışan bir kamera.

O kadar hızlı ki, ışığın hareketini bile kaydedebilir.

So fast that it can actually capture the movement of light itself.

And to give you an example of just how fast light travels,

Işığın ne kadar hızlı haraket ettiğine bir örnek vermek için,

let's compare it to the speed of a fast-running comic book superhero

onu ses hızından üç kat hızlı koşan

who can move at up to three times the speed of sound.

bir çizgi roman süper kahramanı ile kıyaslayalım.

It takes a pulse of light about 3.3 billionths of a second,

Bir ışık atımının, bir metrelik mesafeyi katetmesi saniyenin 3,3 milyarda biri

or 3.3 nanoseconds,

yani 3,3 nanosaniye alır.

to travel the distance of a meter.

Well, in that same time,

Aynı sürede süperkahramanımız

our superhero has moved less than the width of a human hair.

ancak insan saçının genişliğinden

daha az bir mesafe kat edebildi.

That's pretty fast.

Bu gerçekten hızlı.

But actually, we need to image much faster

eğer santimetre altı ölçülerde haraket eden ışığı yakalamak istiyorsak

if we want to capture light moving at subcentimeter scales.

daha hızlı görüntü almalıyız.

So our camera system can capture photons

Bu nedenle kamera sistemimiz 50 pikosaniyede

at time frames of just 50 trillionths of a second,

yani saniyenin 50 trilyonda birlik hızla

fotonları yakalayabiliyor.

or 50 picoseconds.

So we take this ultra-high-speed camera

Bu ultra hızlı kameramızı aldık

and we pair it with a laser that sends out short pulses of light.

ve kesik ışık parçaları atan bir lazerle eşledik.

Each pulse travels to this visible wall

Her ışın bu gözle görülen duvara çarpıyor

and some light scatters back to our camera,

bazıları kameramıza geri savruluyor

but we also use the wall to scatter light around the corner

ama ışığı köşenin diğer tarafına dağıtan bir diğer duvarı da kullanıyoruz

to the hidden object and back.

böylece görünmeyen nesnelere de çarpıp geri geliyor.

We repeat this measurement many times

Fotonların varış süresini elde etmek için

to capture the arrival times of many photons

bu ölçümleri duvarın farklı noktalarından

from different locations on the wall.

birçok fotonla ve çok kez tekrarlıyoruz.

And after we capture these measurements, we can create

Bu ölçümleri elde ettikten sonra

duvarın saniyede bir trilyon karelik videosunu oluşturabiliriz.

a trillion-frame-per-second video of the wall.

While this wall may look ordinary to our own eyes,

Bu duvar bizim gözümüze sıradanmış gibi görünebilir

at a trillion frames per second, we can see something truly incredible.

ama saniyede bir trilyon kareyle gerçekten inanılmaz şeyler görebiliriz.

We can actually see waves of light scattered back from the hidden scene

Işık dalgalarının gizli sahneden geri dağılmasını

and splashing against the wall.

ve duvara sıçramasını görebiliriz.

And each of these waves carries information

Bu dalgaların her biri onu gönderen

about the hidden object that sent it.

gizli obje ile ilgili bilgi taşıyor.

So we can take these measurements

Biz de bu ölçümleri alıp

and pass them into a reconstruction algorithm

bu gizli sahnenin 3 boyutlu geometrisini oluşturmak için

to then recover the 3D geometry of this hidden scene.

bir yeniden oluşturma algoritmasına aktarıyoruz.

Now I want to show you one more example of an indoor scene that we captured,

Şimdi size kapalı alanda çektiğimiz başka bir örneği göstermek istiyorum.

this time with a variety of different hidden objects.

bu sefer farklı çeşitlerdeki birkaç gizli obje ile.

And these objects have different appearances,

Bu objelerin görünümleri farklı,

so they reflect light differently.

yani ışığı farklı yansıtıyorlar.

For example, this glossy dragon statue reflects light differently

Örneğin bu parıltılı ejderha heykeli, aynalı disko topuna göre

than the mirror disco ball

ışığı farklı yansıtıyor

or the white discus thrower statue.

veya bu beyaz disk atan heykeline göre.

And we can actually see the differences in the reflected light

Aslında yansıtılan ışık için çekilen video karelerini toplayıp

by visualizing it as this 3D volume,

üstüste dizerek böyle 3 boyutlu hacim halinde görüntülersek

where we've just taken the video frames and stacked them together.

farkları gerçekten görebiliriz.

And time here is represented as the depth dimension of this cube.

Burada zaman, bu küpün derinlik boyutu olarak temsil edilir.

These bright dots that you see are reflections of light

Gördüğünüz bu parlak noktalar, disko topunun her bir aynalı yüzeyinden

from each of the mirrored facets of the disco ball,

gelen ve zamanla duvara saçılmış olan

scattering against the wall over time.

ışığın yansımaları.

The bright streaks of light that you see arriving soonest in time

Gördüğünüz, en erken gelen parlak ışık kümeleri

are from the glossy dragon statue that's closest to the wall,

duvara en yakın olan gösterişli ejderha heykelinden,

and the other streaks of light come from reflections of light from the bookcase

diğer ışık kümeleri ise kitaplıktan

and from the statue.

ve heykelden gelen ışık yansımaları.

Now, we can also visualize these measurements frame by frame,

Ayrıca şimdi bu ölçümleri kare kare,

as a video,

dağılan ışığı doğrudan görebilmek için

to directly see the scattered light.

bir video olarak görselleştirebiliyoruz.

And again, here we see, first, reflections of light from the dragon,

Yine duvara en yakın olan

ejderhadan gelen ilk ışık yansımalarını

closest to the wall,

followed by bright dots from the disco ball

ardından disko topundan gelen parlak noktalar

and other reflections from the bookcase.

ve kitaplıktan gelen diğer yansımaları görüyoruz.

And finally, we see the reflected waves of light from the statue.

Son olarak heykelden yansıyan ışık dalgalarını görüyoruz.

These waves of light illuminating the wall

Bu duvarı aydınlatan ışık dalgaları

are like fireworks that last for just trillionths of a second.

tıpkı saniyenin trilyonda biri kadar süren bir havai fişek gibi.

And even though these objects reflect light differently,

Bu objeler ışığı farklı yansıtsa bile

we can still reconstruct their shapes.

şekillerini yine de baştan oluşturabiliyoruz.

And this is what you can see from around the corner.

Bu da köşenin diğer tarafından gördüğünüz şey.

Now, I want to show you one more example that's slightly different.

Şimdi sizlere biraz farklı olan başka bir örnek daha göstermek istiyorum.

In this video, you see me dressed in this reflective suit

Bu videoda, beni bu yansıtıcı kıyafetin içinde görüyorsunuz

and our camera system is scanning the wall at a rate of four times every second.

ve kamera sistemimiz duvarı her saniye dörder kez tarıyor.

The suit is reflective,

Bu kıyafet yansıtıcı

so we can actually capture enough photons

yani nerede olup ne yaptığımı görebilmek için,

that we can see where I am and what I'm doing,

kamera doğrudan beni çekmese de

without the camera actually directly imaging me.

yeterli ışını elde edebiliyoruz.

By capturing photons that scatter from the wall to my tracksuit,

Duvardan kıyafetime saçılan sonra tekrar duvara ve tekrar kameraya gelen

back to the wall and back to the camera,

ışınları yakalayarak

we can capture this indirect video in real time.

bu dolaylı videoyu gerçek zamanlı olarak elde edebiliyoruz.

And we think that this type of practical non-line-of-sight imaging

Bizce bu tatbiki, bakış açısında olmayan görüntüleme

could be useful for applications including for self-driving cars,

sürücüsüz araçlar dahil çeşitli uygulamalarda,

but also for biomedical imaging,

vücudun ufak parçalarını görmemizi gerektiren biyomedikal görüntüleme

where we need to see into the tiny structures of the body.

için de faydalı olabilir.

And perhaps we could also put similar camera systems on the robots

Belki benzer kamera sistemlerini diğer gezegenleri keşif için yolladığımız

that we send to explore other planets.

robotlarda kullanabiliriz.

Now you may have heard about seeing around corners before,

Köşenin diğer tarafını görmeyi daha önce duymuş olabilirsiniz

but what I showed you today would have been impossible

ama size bugün gösterdiğim şeyler sadece iki yıl önce

just two years ago.

imkansızdı.

For example, we can now image large, room-sized hidden scenes outdoors

Örneğin, artık oda büyüklüğündeki gizlenmiş görüntüleri

and at real-time rates,

gerçek zamanlı olarak görüntüleyebiliyoruz,

and we've made significant advancements towards making this a practical technology

bunu tatbiki bir teknoloji yapmak için kayda değer bir gelişme gösterdik

that you could actually see on a car someday.

yani bunu bir gün gerçek bir arabada görebilirsiniz.

But of course, there's still challenges remaining.

Ama tabii ki hala bazı zorluklar var.

For example, can we image hidden scenes at long distances

Örneğin, çok az ışın toplayabildiğimiz

where we're collecting very, very few photons,

uzak mesafeleri, göze zararsız, düşük güçle çalışan lazerlerle

with lasers that are low-power and that are eye-safe.

görüntüleyebilir miyiz?

Or can we create images from photons

Sadece köşenin etrafından tek bir ışık sıçraması yerine

that have scattered around many more times

duvardan etrafa saçılan

than just a single bounce around the corner?

bir çok ışını kullanarak görseller elde edebilir miyiz?

Can we take our prototype system that's, well, currently large and bulky,

Halihazırda kocaman olan prototip sistemimizi alıp

biyomedikal görüntüleme için

and miniaturize it into something that could be useful

kullanışlı olabilecek şekilde küçültebilir,

for biomedical imaging

or perhaps a sort of improved home-security system,

bir çeşit gelişmiş ev güvenlik sistemi için,

or can we take this new imaging modality and use it for other applications?

bu görüntüleme şeklini alıp diğer uygulamalarda kullanabilir miyiz?

I think it's an exciting new technology

Bence bu heyecan verici bir teknoloji

and there could be other things that we haven't thought of yet

ve daha aklımıza gelmeyen

bir çok kullanım yeri olabilir.

to use it for.

And so, well, a future with self-driving cars

Belki sürücüsüz araçların olduğu bir gelecek

may seem distant to us now --

bize şu anda uzak görünebilir

we're already developing the technologies

ama biz halihazırda arabaları daha akıllı ve güvenli yapabilecek

that could make cars safer and more intelligent.

teknolojileri geliştiriyoruz.

And with the rapid pace of scientific discovery and innovation,

Bilimsel keşiflerin ve inovasyonların bu hızıyla

you never know what new and exciting capabilities

köşenin diğer tarafında

could be just around the corner.

ne kadar heyecan verici yeniliklerin olduğunu asla bilemeyiz.

(Applause)

(Alkış)