%99,30 isabetle Xiilab, Nvidia yarışmasında birinci oldu

Xiilab, Nvidia'nın (NVDA) düzenlediği küresel bilgisayarlı görü yarışmasında birinciliği kazandı. Sentetik görüntülerle eğitilen yapay zeka modelini gerçek görüntü galerisine uygulayan şirket, ortalama hassasiyet (mAP) oranında yüzde 99,3020'lik bir sonuç elde etti.

Xiilab, 9'unda (yerel saatle) '2026 AI City Challenge' yarışmasının 4. parkurunda birinci olduğunu ve sonucun Avrupa Bilgisayarlı Görü Konferansı ECCV 2026'da açıklandığını duyurdu. Resmi sonuçlara göre şirketin 'Xiilab.AIpex' adlı takımı, 4. parkurda zirveye yerleşti.

4. parkurun konusu, metin tabanlı kişi yeniden tanımlamaydı. Yarışmacılar doğal dilde bir tarif girerek gerçek görüntü galerisinde bu tarife uyan kişiyi buluyordu; sorgularda koşma veya düşme gibi hareket ve durum bilgileri de yer alıyordu.

Yarışmayı düzenleyenlerin sağladığı 1 milyon 13 bin 605 sentetik görüntüyle eğitilen model, 36 bin 773 gerçek görüntüden oluşan galeride test edildi. Amaç, sanal ortamda üretilen verinin gerçek görüntü analizinde ne kadar işe yaradığını ölçmekti.

Yarışmanın odağında 'Sim2Real' (simülasyondan gerçeğe) performansı vardı. Sim2Real, simülasyon ya da sanal ortamda eğitilen yapay zekanın gerçek ortamda da aynı başarıyı gösterip göstermediğini ifade ediyor.

Sentetik veri büyük ölçekli eğitim için kolay üretilebiliyor ama gerçek mekanların ışığını, arka planını ve insan hareketlerini birebir yansıtmak zor. Sanal veri ile gerçek ortam arasındaki bu performans farkını kapatmak, ticarileşme sürecinin en önemli engellerinden biri olarak gösteriliyor.

AI City Challenge, akıllı ulaşım, akıllı şehir ve fiziksel yapay zeka alanlarını konu alan bir kıyaslama yarışması. Bu yılki parkur, sentetik veriyle eğitilen modelin gerçek görüntülere aktarılan performansına odaklandı.

Fiziksel yapay zeka, fabrika, lojistik merkezi ve şehir gibi fiziksel alanları algılayıp bu bilgiyi gerçek ekipmanın hareketine dönüştüren yapay zeka türü olarak tanımlanıyor. Robotlar, otonom sürüş ve endüstriyel otomasyon sistemleri bu alanın başlıca uygulamaları arasında sayılıyor.

Bu teknoloji, görüntüdeki kişi ve hareketleri tespit eden gözetim ve analiz sistemlerinin yanı sıra robot ile otomasyon ekipmanlarının çevre algısında da kullanılabiliyor. Ancak yarışmadaki performansın doğrudan sahadaki uygulama başarısı anlamına gelmediği belirtiliyor.

Xiilab, bu teknolojiyi görü yapay zekası ve dijital ikiz iş kollarıyla birleştirmeyi planlıyor. Şirketin hedefi, dijital ikizle oluşturulan sanal alanı görü yapay zekası eğitim verisi üretiminde kullanmak; sentetik veri üretimi, model eğitimi ve saha uygulamasını tek bir süreçte sunmak.

Dijital ikiz, gerçek bir alanı ya da ekipmanı sanal ortamda yeniden oluşturan bir teknoloji. Sanal ortamda farklı koşullarda veri üretilebildiği için, gerçek sahada toplanması zor olan durumların da modele öğretilmesine imkan tanıyor.

Nvidia'nın veri merkezi yapay zeka çipinin ötesinde robot, otomobil ve dronlara doğru fiziksel yapay zeka uygulama alanını genişlettiği yönündeki gelişmeyle de örtüşüyor. Xiilab'ın bu başarısı, Nvidia ekosisteminde görü yapay zekası ile sentetik veri teknolojisinin buluştuğu bir örnek olarak görülüyor.

Xiilab Teknoloji Direktörü (CTO) Song Yoo-jin, "Sanal veriyi sahaya uygulayabilen Xiilab'ın yapay zeka teknolojisi bu şekilde doğrulanmış oldu" dedi ve "bundan sonra da sanal veri ile saha verisini birleştiren teknolojiyle fiziksel yapay zekanın saha uygulamasında öncü olmaya devam edeceğiz" diye ekledi.

Bu açıklama, şirketin yarışma başarısını sadece bir ödülle sınırlı tutmayıp sanal veri ile saha verisini birleştiren bir iş modeline dönüştürme yönündeki hedefini gösteriyor. Bu yaklaşımın gerçek müşteri kazanımına ve iş sonuçlarına etkisi, sonraki uygulama örnekleriyle netleşecek.

Xiilab bu ödülle sentetik veri tabanlı modelin gerçek ortamda uygulanabildiğini gösterdi. Ancak yarışma parkurundaki başarı ile sektördeki yaygın kullanım arasında hâlâ ek doğrulama gerekiyor.