Abe Davis: New video technology that reveals an object's hidden properties

Abe Davis: Nesnelerin gizli özelliklerini ortaya çıkaran yeni video teknolojisi

Çeviri: Şâkir Aşçı Gözden geçirme: Ramazan Şen

Most of us think of motion as a very visual thing.

Çoğumuz hareketi oldukça görsel bir şey olarak düşünürüz.

If I walk across this stage or gesture with my hands while I speak,

Bu sahne boyunca yürüsem ya da konuşurken el hareketleri yapsam,

that motion is something that you can see.

bu hareketler görebileceğiniz şeylerdir.

But there's a world of important motion that's too subtle for the human eye,

Fakat insan gözünün göremeyeceği belirsizlikte önemli hareketler dünyâsı vardır,

and over the past few years,

ve geçen birkaç yıl içinde,

we've started to find that cameras

kameraların bu hareketleri sıklıkla

can often see this motion even when humans can't.

insanların göremediği zamanlarda bile görebildiğini bulmaya başladık.

So let me show you what I mean.

Ne demek istediğimi göstereyim.

On the left here, you see video of a person's wrist,

Sol tarafta, birisinin bileğinin videosunu görüyorsunuz,

and on the right, you see video of a sleeping infant,

ve sağ tarafta, uyuyan bir bebeğin videosunu görüyorsunuz,

but if I didn't tell you that these were videos,

fakat size bunların video olduğunu söylemesem,

you might assume that you were looking at two regular images,

iki sıradan fotoğrafa bakıyor olduğunuzu sanabilirsiniz,

because in both cases,

çünkü iki durumda da,

these videos appear to be almost completely still.

bu videolar neredeyse tamâmen hareketsiz görünüyor.

But there's actually a lot of subtle motion going on here,

Fakat aslında burada birçok belirsiz hareketlenme var

and if you were to touch the wrist on the left,

ve soldaki bileğe dokunacak olsanız,

you would feel a pulse,

nabzı hissedersiniz

and if you were to hold the infant on the right,

ve sağdaki bebeği tutuyor olsanız,

you would feel the rise and fall of her chest

göğsündeki yükselişi ve alçalışı

as she took each breath.

her nefes alışında hissedersiniz.

And these motions carry a lot of significance,

Bu hareketler birçok önemli bilgi taşır,

but they're usually too subtle for us to see,

fakat genellikle göremeyeceğimiz kadar belirsizdir,

so instead, we have to observe them

bu yüzden, bunun yerine doğrudan temasla,

through direct contact, through touch.

dokunarak gözlememiz gerekir.

But a few years ago,

Fakat birkaç yıl önce,

my colleagues at MIT developed what they call a motion microscope,

MIT'teki meslektaşlarım hareket mikroskobu dedikleri mikroskobu geliştirdi,

which is software that finds these subtle motions in video

videodaki belirsiz hareketleri bulan

and amplifies them so that they become large enough for us to see.

ve görebileceğimiz biçimde olması için büyüten bir yazılımı.

And so, if we use their software on the left video,

Ve bu sayede, soldaki videoda onların yazılımını kullanırsak,

it lets us see the pulse in this wrist,

bilekteki nabzı görmemizi sağlıyor

and if we were to count that pulse,

ve bu nabzı saysak,

we could even figure out this person's heart rate.

bu kişinin kalp atış hızını bile bulabiliriz.

And if we used the same software on the right video,

Ve aynı yazılımı sağdaki videoda kullansak,

it lets us see each breath that this infant takes,

bu bebeğin aldığı her nefesi görmemizi sağlıyor

and we can use this as a contact-free way to monitor her breathing.

ve bunu onun nefesini izlemek için temassız bir yöntem olarak kullanabiliriz.

And so this technology is really powerful because it takes these phenomena

Ve bu teknoloji gerçekten güçlü çünkü normalde dokunarak

that we normally have to experience through touch

deneyimlememiz gereken bütün bu durumları

and it lets us capture them visually and non-invasively.

görsel olarak ve müdahalesizce elde etmemizi sağlıyor.

So a couple years ago, I started working with the folks that created that software,

Birkaç yıl önce, bu yazılımı oluşturan insanlarla çalışmaya başladım

and we decided to pursue a crazy idea.

ve çılgın bir fikrin peşinden gitmeye karar verdik.

We thought, it's cool that we can use software

Düşündük ki, bunun gibi küçücük hareketleri

to visualize tiny motions like this,

görselleştirmek için yazılımı kullanabilmemiz harika

and you can almost think of it as a way to extend our sense of touch.

ve bunu, neredeyse dokunma duyumuzun bir uzantısı olarak düşünebilirsiniz.

But what if we could do the same thing with our ability to hear?

Fakat, ya aynı şeyi duyma yetimiz için de yapabilsek?

What if we could use video to capture the vibrations of sound,

Ya videoyu ses titreşimlerini elde etmek için kullanabilsek,

which are just another kind of motion,

ses titreşimleri de diğer bir tür harekettir,

and turn everything that we see into a microphone?

ya gördüğümüz her şeyi mikrofona dönüştürebilsek?

Now, this is a bit of a strange idea,

Şimdi, bu birazcık tuhaf bir fikir,

so let me try to put it in perspective for you.

bu yüzden, gelin size bir bakış açısı kazandırmaya çalışayım.

Traditional microphones work by converting the motion

Geleneksel mikrofonlar içsel bir zara gelen

of an internal diaphragm into an electrical signal,

hareketi elektrik sinyaline dönüştürerek çalışır

and that diaphragm is designed to move readily with sound

ve bu zar sesle birlikte hareket edecek şekilde tasarlanmıştır,

so that its motion can be recorded and interpreted as audio.

bu sâyede, zarın hareketi ses olarak kaydedilebilir ve yorumlanabilir.

But sound causes all objects to vibrate.

Fakat ses bütün nesneleri titreştirir.

Those vibrations are just usually too subtle and too fast for us to see.

Bu titreşimler genellikle göremeyeceğimiz kadar belirsiz ve hızlıdır.

So what if we record them with a high-speed camera

Ya yüksek hızlı bir kamerayla bu titreşimleri kaydetsek

and then use software to extract tiny motions

ve sonra yüksek hızlı videomuzdaki küçücük hareketleri elde etmek için

from our high-speed video,

yazılımı kullansak

and analyze those motions to figure out what sounds created them?

ve bu hareketleri, hangi seslerin oluşturduğunu anlamak için çözümlesek?

This would let us turn visible objects into visual microphones from a distance.

Bu durum bizim görünen nesneleri uzak görsel mikrofonlara dönüştürmemizi sağlar.

And so we tried this out,

Ve biz bunu yapmaya çalıştık

and here's one of our experiments,

ve işte deneylerimizden birisi,

where we took this potted plant that you see on the right

sağda gördüğünüz bu saksı bitkisini aldık

and we filmed it with a high-speed camera

ve yüksek hızlı bir kamerayla

while a nearby loudspeaker played this sound.

bir hoparlör yakınında bu sesi çıkarırken kaydettik.

(Music: "Mary Had a Little Lamb")

(Müzik: "Mary Had a Little Lamb")

And so here's the video that we recorded,

Ve işte kaydettiğimiz video

and we recorded it at thousands of frames per second,

ve bu videoyu sâniyede bin karelik bir hızda kaydettik,

but even if you look very closely,

fakat çok yakından bile baksanız,

all you'll see are some leaves

göreceğiniz tek şey hiçbir şey yapmadan

that are pretty much just sitting there doing nothing,

olduğu yerde duran birkaç yaprak,

because our sound only moved those leaves by about a micrometer.

çünkü ses bu yaprakları yalnızca bir mikrometre kadar oynattı.

That's one ten-thousandth of a centimeter,

Bu ölçü bir santimetrenin on binde biridir

which spans somewhere between a hundredth and a thousandth

bu da, bu görüntüdeki bir pikselin yüz ile binde biri arasındaki

of a pixel in this image.

bir bölüme karşılık gelir.

So you can squint all you want,

Bu yüzden, ne kadar gözlerinizi kısarak bakarsanız bakın

but motion that small is pretty much perceptually invisible.

bu küçüklükteki hareket, algılanamayacak kadar görünmezdir.

But it turns out that something can be perceptually invisible

Fakat şu ortaya çıktı, bir şey algılanamayacak şekilde görünmez olabilir

and still be numerically significant,

ve yine de sayısal olarak önemlidir,

because with the right algorithms,

çünkü doğru algoritmalarla,

we can take this silent, seemingly still video

hâlâ bu sessiz, görünürde hareketsiz olan videoyu alıp

and we can recover this sound.

şu sesi kurtarabiliriz.

(Music: "Mary Had a Little Lamb")

(Müzik: "Mary Had a Little Lamb")

(Applause)

(Alkış)

So how is this possible?

Peki, bu nasıl mümkün oluyor?

How can we get so much information out of so little motion?

Bu kadar az hareketten bu kadar çok bilgiyi nasıl elde edebiliyoruz?

Well, let's say that those leaves move by just a single micrometer,

Bu yaprakların yalnızca bir mikrometre hareket ettiğini varsayalım,

and let's say that that shifts our image by just a thousandth of a pixel.

ve bunun görüntümüzü yalnızca bir pikselin binde biri değiştirdiğini varsayalım.

That may not seem like much,

Bu miktar çok görünmeyebilir,

but a single frame of video

fakat bir videonun tek karesinde

may have hundreds of thousands of pixels in it,

yüz binlerce piksel bulunuyor olabilir

and so if we combine all of the tiny motions that we see

ve o fotoğrafta gördüğümüz bütün küçücük hareketleri

from across that entire image,

birleştirirsek,

then suddenly a thousandth of a pixel

birden, bir pikselin binde biri

can start to add up to something pretty significant.

çok önemli bir şeye katkı sağlayabilir.

On a personal note, we were pretty psyched when we figured this out.

Bu arada, bunu keşfettiğimizde kafayı yedik.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

But even with the right algorithm,

Fakat doğru algoritmayla bile,

we were still missing a pretty important piece of the puzzle.

yapbozun oldukça önemli bir parçası eksikti.

You see, there are a lot of factors that affect when and how well

Bu tekniğin ne zaman ve nasıl çalışacağını etkileyecek

this technique will work.

çok fazla etmen var.

There's the object and how far away it is;

Nesnenin uzaklığı var,

there's the camera and the lens that you use;

kullandığınız kamera ve lens var;

how much light is shining on the object and how loud your sound is.

nesneye gelen ışığın parlaklığı ve sesinizin yüksekliği var.

And even with the right algorithm,

Ve doğru algoritmayla bile,

we had to be very careful with our early experiments,

ilk deneylerimizde çok dikkâtli olmak zorundaydık,

because if we got any of these factors wrong,

çünkü bu etmenlerden herhangi birinde yanlışlık olursa,

there was no way to tell what the problem was.

sorunun ne olduğunu anlamanın hiçbir yolu yoktu.

We would just get noise back.

Tek dönüt videodaki gürültü olur.

And so a lot of our early experiments looked like this.

Ve bu yüzden, ilk deneylerimizin çoğu şunun gibiydi.

And so here I am,

Buradaki benim

and on the bottom left, you can kind of see our high-speed camera,

ve sol altta, yüksek hızlı kameramızın bir kısmını görüyorsunuz,

which is pointed at a bag of chips,

bir cips paketine doğrultulmuş durumda

and the whole thing is lit by these bright lamps.

ve paketin her yeri bu parlak lambayla aydınlatılmış durumda.

And like I said, we had to be very careful in these early experiments,

Ve dediğim gibi, bu ilk deneylerde çok dikkâtli olmak zorundaydık,

so this is how it went down.

bu yüzden şöyle yaptık.

(Video) Abe Davis: Three, two, one, go.

(Video) Abe Davis: Üç, iki, bir, başla.

Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!

Mary'nin küçük bir kuzusu vardı! Küçük kuzu! Küçük kuzu!

(Laughter)

(Gülüşmeler)

AD: So this experiment looks completely ridiculous.

AD: Bu yüzden bu deney çok ama çok saçma görünüyor.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

I mean, I'm screaming at a bag of chips --

Şuna bakın, bir cips paketine bağırıyorum

(Laughter) --

(Gülüşmeler) --

and we're blasting it with so much light,

ve paketi o kadar çok ışıkla kavurduk ki

we literally melted the first bag we tried this on. (Laughter)

denediğimiz ilk paketi gerçek anlamda erittik. (Gülüşmeler)

But ridiculous as this experiment looks,

Fakat ne kadar saçma görünürse görünsün,

it was actually really important,

aslında çok önemliydi,

because we were able to recover this sound.

çünkü şu sesi kurtarmayı başardık.

(Audio) Mary had a little lamb! Little lamb! Little lamb!

(Ses) Mary'nin küçük bir kuzusu vardı! Küçük kuzu! Küçük kuzu!

(Applause)

(Alkış)

AD: And this was really significant,

AD: Ve bu gerçekten önemliydi,

because it was the first time we recovered intelligible human speech

çünkü bu anlaşılır insan sesini bir nesnenin sessiz bir videosundan

from silent video of an object.

kurtardığımız ilk zamandı.

And so it gave us this point of reference,

Ve bu bize başlangıç noktası oldu

and gradually we could start to modify the experiment,

ve adım adım deney üzerinde değişiklikler yapmaya başlayabildik,

using different objects or moving the object further away,

farklı nesneler kullandık, nesneleri daha uzaktan kaydettik,

using less light or quieter sounds.

daha az ışık ya da daha kısık ses kullandık.

And we analyzed all of these experiments

Ve bütün bu deneyleri

until we really understood the limits of our technique,

tekniğimizin sınırlarını anlayana dek çözümledik,

because once we understood those limits,

çünkü bu sınırları anlayınca,

we could figure out how to push them.

nereye kadar zorlayabileceğimizi öğreniriz.

And that led to experiments like this one,

Ve bu da bizi şöyle bir deneye yöneltti,

where again, I'm going to speak to a bag of chips,

yine bir cips paketine karşı konuşuyorum,

but this time we've moved our camera about 15 feet away,

ama bu kez kameramızı 4,5 metre uzağa yerleştirdik,

outside, behind a soundproof window,

dışarıya, ses geçirmez bir pencerenin arkasına,

and the whole thing is lit by only natural sunlight.

ve bütün her şey yalnızca doğal güneş ışığıyla aydınlatıldı.

And so here's the video that we captured.

Ve bu kaydettiğimiz video.

And this is what things sounded like from inside, next to the bag of chips.

Ve içerde, cips paketinin yanında oynatılan ses şöyle.

(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,

(Ses) Mary'nin küçük bir kuzusu vardı, kürkü kar gibi beyazdı,

and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.

Mary nereye gitse, kuzu peşinden giderdi.

AD: And here's what we were able to recover from our silent video

AD: Ve o pencerenin dışından kaydedilen sessiz videodan kurtarmayı

captured outside behind that window.

başardığımız ses şöyle.

(Audio) Mary had a little lamb whose fleece was white as snow,

(Ses) Mary'nin küçük bir kuzusu vardı, kürkü kar gibi beyazdı,

and everywhere that Mary went, that lamb was sure to go.

Mary nereye gitse, kuzu peşinden giderdi.

(Applause)

(Alkış)

AD: And there are other ways that we can push these limits as well.

AD: Ve sınırlarımızı zorlayabileceğimiz başka yollar da var.

So here's a quieter experiment

Şöyle daha sessiz bir deneyimiz var,

where we filmed some earphones plugged into a laptop computer,

dizüstü bilgisayara takılı kulaklıkları kaydettik

and in this case, our goal was to recover the music that was playing on that laptop

ve bu sefer, amacımız dizüstünde çalan müziği

from just silent video

şu küçük plastik kulaklıkların

of these two little plastic earphones,

sessiz videosundan yakalamaktı

and we were able to do this so well

ve bunu o kadar iyi başardık ki

that I could even Shazam our results.

sonuçlarımızı Shazam'layabiliyorum bile.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

(Music: "Under Pressure" by Queen)

(Müzik: "Under Pressure", Şarkıcı: Queen)

(Applause)

(Alkış)

And we can also push things by changing the hardware that we use.

Ve kullandığımız donanımı değiştirerek de sınırlarımızı zorlayabiliriz.

Because the experiments I've shown you so far

Çünkü şimdiye dek size gösterdiğim deneyler

were done with a camera, a high-speed camera,

yüksek hızlı bir kamerayla yapılmıştı,

that can record video about a 100 times faster

bu kamera videoyu çoğu cep telefonundan

than most cell phones,

100 kat daha hızlı kaydedebilir,

but we've also found a way to use this technique

ama bu tekniği çoğu sıradan kamerayla da

with more regular cameras,

kullanmanın bir yolunu bulduk

and we do that by taking advantage of what's called a rolling shutter.

ve bunu jöle etkisi denen bir şeyden yararlanarak yapıyoruz.

You see, most cameras record images one row at a time,

Çoğu kamera, görüntüyü tek seferde tek satır olarak kaydeder

and so if an object moves during the recording of a single image,

ve bir nesne, tek bir görüntünün çekildiği anda kıpırdarsa,

there's a slight time delay between each row,

her satır arasında küçük bir gecikme olur

and this causes slight artifacts

ve bu durum, bir videonun her karesine

that get coded into each frame of a video.

işlenen küçük kusurlara neden olur.

And so what we found is that by analyzing these artifacts,

Ve bu kusurları çözümleyip algoritmamızın değiştirilmiş

we can actually recover sound using a modified version of our algorithm.

sürümünü kullanarak sesi kurtarabileceğimizi bulduk.

So here's an experiment we did

Yaptığımız deney şöyle:

where we filmed a bag of candy

bir şeker paketini

while a nearby loudspeaker played

yakınında bir hoparlörden

the same "Mary Had a Little Lamb" music from before,

daha önceki aynı "Mary Had a Little Lamb" müziğini çalarken kaydettik,

but this time, we used just a regular store-bought camera,

ama bu sefer, mağazadan alınma sıradan bir kamera kullandık

and so in a second, I'll play for you the sound that we recovered,

ve birazdan, kurtardığımız sesi size dinleteceğim

and it's going to sound distorted this time,

ve bu sefer, bozuk bir ses çalacak,

but listen and see if you can still recognize the music.

ama dinleyip müziği yine de tanıyıp tanımayacağınızı görün.

(Audio: "Mary Had a Little Lamb")

(Ses: "Mary Had a Little Lamb")

And so, again, that sounds distorted,

Dediğim gibi, ses bozuk çalıyor,

but what's really amazing here is that we were able to do this

fakat buradaki şaşırtıcı olan şey, bunu, gerçekten gidip

with something that you could literally run out

Best Buy'dan (teknoloji mağazası) aldığımız bir ürünle

and pick up at a Best Buy.

yapabilmiş olmamızdır.

So at this point,

Şu anda,

a lot of people see this work,

birçok insan bu çalışmayı görüyor

and they immediately think about surveillance.

ve hemen birilerini gözetleme hakkında düşünüyorlar.

And to be fair,

Ve dürüst olmak gerekirse,

it's not hard to imagine how you might use this technology to spy on someone.

bu teknolojinin birisini gözetlemek için kullanıldığını hayâl etmek zor değil.

But keep in mind that there's already a lot of very mature technology

Fakat şunu aklınızda tutun, hâli hazırda zâten gözetleme üzerine

out there for surveillance.

birçok tamamlanmış teknoloji var.

In fact, people have been using lasers

Aslında, insanlar lazerleri uzak mesâfeden

to eavesdrop on objects from a distance for decades.

nesneler aracılığıyla gizlice dinleme için onyıllardır kullanıyor.

But what's really new here,

Fakat burada yeni olan şey,

what's really different,

farklı olan şey,

is that now we have a way to picture the vibrations of an object,

bir nesnenin titreşimlerini görüntülemek için bir yol bulmuş olmamızdır,

which gives us a new lens through which to look at the world,

bu da bize, dünyâya bakmamız için yeni bir lens veriyor

and we can use that lens

ve bu lensi, yalnızca nesneleri

to learn not just about forces like sound that cause an object to vibrate,

titreştiren ses gibi güçler hakkında bilgi öğrenmek için değil, nesnenin kendisi

but also about the object itself.

hakkında bilgi için de kullanabiliriz.

And so I want to take a step back

Ve böylece, bir adım geri dönmek

and think about how that might change the ways that we use video,

ve bunun videoyu kullanışımızı nasıl değiştirebileceğini düşünmek istiyorum,

because we usually use video to look at things,

çünkü genellikle videoyu nesnelere bakmak için kullanırız

and I've just shown you how we can use it

ve demin videoyu nasıl nesneleri dinlemek

to listen to things.

için kullanabileceğimizi gösterdim.

But there's another important way that we learn about the world:

Fakat dünyâyı öğrenme şeklimizle ilgili önemli başka bir yol var:

that's by interacting with it.

onunla etkileşim kurmak.

We push and pull and poke and prod things.

Nesneleri iter, çeker, dürter ve kakarız.

We shake things and see what happens.

Sallar ve ne olacağına bakarız.

And that's something that video still won't let us do,

Ve bu, videonun yapmamıza izin vermediği bir şey,

at least not traditionally.

en azından geleneksel olarak böyle.

So I want to show you some new work,

Size yeni bir çalışmayı göstermek istiyorum

and this is based on an idea I had just a few months ago,

ve bu çalışma, yalnızca birkaç ay önceki fikrime dayanıyor,

so this is actually the first time I've shown it to a public audience.

bu yüzden, bu, herkese açık olarak göstereceğim ilk an olacak.

And the basic idea is that we're going to use the vibrations in a video

Ve temel fikir, videodaki titreşimleri

to capture objects in a way that will let us interact with them

nesnelerle etkileşebileceğimiz bir şekilde yakalamamız

and see how they react to us.

ve nasıl tepki vereceklerini görmemizle ilgili.

So here's an object,

Burada bir nesne var

and in this case, it's a wire figure in the shape of a human,

ve bu örnekte, insan şeklinde bir telimiz var

and we're going to film that object with just a regular camera.

ve bu nesneyi sıradan bir kamerayla kaydedeceğiz.

So there's nothing special about this camera.

Kameranın hiçbir özel yanı yok.

In fact, I've actually done this with my cell phone before.

Hattâ, bunu daha önceden kendi cep telefonumla da yaptım.

But we do want to see the object vibrate,

Fakat nesnenin titreştiğini görmek istiyoruz,

so to make that happen,

bunu yapmak için,

we're just going to bang a little bit on the surface where it's resting

nesne orada dururken, kayıt sırasında

while we record this video.

yüzeye biraz vuracağız.

So that's it: just five seconds of regular video,

Bu kadar: sıradan bir videonun yüzeye vururkenki

while we bang on this surface,

yalnızca beş sâniyesi

and we're going to use the vibrations in that video

ve bu videodaki titreşimleri,

to learn about the structural and material properties of our object,

nesnemizin yapı ve malzeme özelliklerini öğrenmek için kullanacağız

and we're going to use that information to create something new and interactive.

ve bu bilgiyi yeni ve etkileşimli bir şey oluşturmak için kullanacağız.

And so here's what we've created.

Ve yaptığımız şey şöyle.

And it looks like a regular image,

Sıradan bir görüntü gibi görünüyor,

but this isn't an image, and it's not a video,

ama bu bir görüntü değil, bir video da değil,

because now I can take my mouse

çünkü şimdi faremi alabilir

and I can start interacting with the object.

ve nesneyle etkileşime geçebilirim.

And so what you see here

Burada gördüğünüz şey,

is a simulation of how this object

bu nesnenin daha önce hiç görmediğimiz

would respond to new forces that we've never seen before,

yeni güçlere nasıl tepki verdiğinin benzetimidir

and we created it from just five seconds of regular video.

ve biz bunu sıradan bir videonun yalnızca beş sâniyesinden oluşturduk.

(Applause)

(Alkış)

And so this is a really powerful way to look at the world,

Ve bu dünyâmıza bakmak için gerçekten güçlü bir yöntem,

because it lets us predict how objects will respond

çünkü nesnelerin yeni durumlara nasıl tepki vereceğini

to new situations,

tahmin etmemizi sağlıyor

and you could imagine, for instance, looking at an old bridge

ve örneğin, eski bir köprüye bakarak

and wondering what would happen, how would that bridge hold up

arabamla üstünden geçsem ne olur diye düşündüğünüzü

if I were to drive my car across it.

hayâl edebilirsiniz.

And that's a question that you probably want to answer

Ve bu muhtemelen, köprünün üzerinde sürmeye başlamadan önce

before you start driving across that bridge.

yanıtlamak isteyeceğiniz bir sorudur.

And of course, there are going to be limitations to this technique,

Ve tabii ki, bu tekniğin sınırları olacak,

just like there were with the visual microphone,

tıpkı görsel mikrofonda olduğu gibi,

but we found that it works in a lot of situations

fakat ummayacağınız birçok durumda

that you might not expect,

işe yaradığını bulduk,

especially if you give it longer videos.

özellikle uzun videolar çekerseniz.

So for example, here's a video that I captured

Örneğin, burada apartmanımın dışındaki

of a bush outside of my apartment,

çalıları çektiğim bir video var

and I didn't do anything to this bush,

ve bu çalılığa hiçbir şey yapmadım,

but by capturing a minute-long video,

ama bir dakîkalık uzunluktaki videoda,

a gentle breeze caused enough vibrations

hafif bir rüzgâr, bu benzetimi oluşturmak için

that we could learn enough about this bush to create this simulation.

çalı hakkında öğrenebileceğimiz yeterli titreşimi sağladı.

(Applause)

(Alkış)

And so you could imagine giving this to a film director,

Ve bunu bir film yönetmenine verdiğinizi

and letting him control, say,

ve yönetmenin, örneğin, rüzgârın

the strength and direction of wind in a shot after it's been recorded.

yönünü ve şiddetini çekimden sonra değiştirebildiğini hayâl edebilirsiniz.

Or, in this case, we pointed our camera at a hanging curtain,

Ya da şu örnekte, kameramızı asılı bir perdeye doğrulttuk

and you can't even see any motion in this video,

ve bu videoda hiçbir hareket göremiyorsunuz,

but by recording a two-minute-long video,

ama iki dakîkalık bir video çekerek,

natural air currents in this room

odadaki doğal hava akışı

created enough subtle, imperceptible motions and vibrations

yeterli belirsiz, algılanamaz hareket ve titreşimi sağladı

that we could learn enough to create this simulation.

ve bu benzetimi oluşturmamıza yetecek kadarını öğrendik.

And ironically,

Ve ne gariptir ki

we're kind of used to having this kind of interactivity

bir bakıma bu türde etkileşime

when it comes to virtual objects,

sanal nesnelerde,

when it comes to video games and 3D models,

bilgisayar oyunlarında ve 3B modellerde alışkınız,

but to be able to capture this information from real objects in the real world

ama bu bilgiyi gerçek dünyâdaki gerçek nesnelerden,

using just simple, regular video,

basit, sıradan videolar kullanarak

is something new that has a lot of potential.

kurtarmak, birçok potansiyeli olan yeni bir şey.

So here are the amazing people who worked with me on these projects.

Karşınızda bu projelerde benimle çalışan inanılmaz insanlar.

(Applause)

(Alkış)

And what I've shown you today is only the beginning.

Ve bugün size gösterdiğim yalnızca başlangıç.

We've just started to scratch the surface

Bu türde görüntü işlemeyle

of what you can do with this kind of imaging,

neler yapılabileceğinin daha yalnızca yüzeyini kazıdık,

because it gives us a new way

çünkü bu bize; genel, erişilebilir

to capture our surroundings with common, accessible technology.

teknolojiyle çevremizi kaydetmek için yeni bir yol sağlıyor.

And so looking to the future,

Ve geleceğe bakınca, bu teknolojinin

it's going to be really exciting to explore

dünyâmız hakkında söyleyebileceklerini keşfetmek

what this can tell us about the world.

gerçekten heyecan verici olacak.

Thank you.

Teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkış)