Harvard Üniversitesi mühendisleri, görme engelli ve az gören bireylerin bağımsız hareket edebilmesini sağlamak amacıyla akıllı telefonları gelişmiş bir otonom navigasyon cihazına dönüştüren Mobilio adlı yapay zeka uygulamasını geliştirdi. Özel bir makine öğrenimi altyapısıyla çalışan sistem; kameradan, GPS’ten ve hareket sensörlerinden aldığı verileri eş zamanlı işleyerek kullanıcıya anlık rota ve engel uyarıları sunuyor.
Mobilio Nasıl Çalışıyor?
Uygulamanın temelinde, akıllı telefonun sensörlerini otonom bir aracın çevre algılama sistemine benzer şekilde koordine eden bir mimari yatıyor. Bilgisayarlı görü modeli, telefonun kamerasından gelen canlı görüntüyü analiz ederek kaldırımları, yaya geçitlerini ve yürünebilir yolları ayırt ediyor. Çoğu mevcut sokak veri seti araç perspektifinden toplandığı için standart modeller yaya altyapısını doğru sınıflandıramıyor. Araştırma ekibi bu sorunu, modeli yalnızca yaya bakış açısından çekilmiş görüntülerle eğiterek çözdü.
Yönlendirme sözlü komutlarla değil, sürekli sesli uyarılarla yapılıyor. Kullanıcının solundan veya sağından gelen yönlü bip sesleri, hangi tarafa yönelmesi gerektiğini belirtiyor. Sistem ayrıca insan-geri-bildirimli optimizasyon kullanarak her kullanıcının bip seslerine tepki hızını ölçüyor ve sesin tonunu, ritmini kişiselleştiriyor. Bu, deneyimi sabit bir algoritmadan çok, kişiye adapte olan bir rehbere yaklaştırıyor.
Test Sonuçları ve Kullanıcı Deneyimi
Araştırma, Newton, Massachusetts’teki Carroll Center for the Blind’dan 14 gönüllüyle yürütüldü. Katılımcılar önce Google Maps ve beyaz bastonla, ardından Mobilio ve beyaz bastonla önceden planlanmış bir dış mekan rotası ile engellerle dolu bir iç mekan parkurunu tamamladı.
Sonuçlar dikkat çekici iki noktayı ortaya koyuyor:
- Dış mekanda Mobilio kullananlar rotayı %13 daha hızlı tamamladı.
- İç mekanda engellere temas %41 azaldı.
- Güvenilirlik açısından Mobilio, insan rehbere yakın bir tutarlılık sergiledi.
Projenin motivasyonu da kişisel. Araştırmanın başındaki doktora öğrencisi Raymond Liu’nun görme engelli bir ağabeyi var ve bağımsız hareket kabiliyetini artırma isteği doğrudan bu deneyimden besleniyor. Liu’nun vurguladığı gibi, “Gerçek kullanıcıların cihazı test etmesi hayati önem taşıyor; çünkü bir kişinin cihazınıza nasıl tepki vereceğini önceden kestirmek imkansız.”
Mevcut Alternatiflerden Farkı
Görme engelliler için halihazırda birkaç yapay zeka destekli araç mevcut. Penn State’in NaviSense uygulaması, telefonu ses ve titreşimle yakındaki nesneleri bulmak için kullanıyor. Meta’nın Ray-Ban akıllı gözlükleri ise Be My Eyes ile entegre çalışarak uzaktaki gönüllülerin kullanıcıya çevresini tarif etmesini sağlıyor.
Mobilio’nun ayrıştığı nokta, yolculuğun kendisine odaklanması. Yalnızca çevrede ne olduğunu söylemek yerine, telefonu sürekli bir navigasyon yardımcısı olarak konumlandırıyor. Bu yaklaşım, GPS tabanlı uygulamaların yaya güvenliği için yetersiz kaldığı kaldırım takibi ve engel kaçınma gibi alanlarda somut bir iyileştirme vadediyor.
Araştırmadan Ürüne Giden Yol
Mobilio şu an deneysel aşamada. 14 katılımcılık çalışma, sonuçları umut verici kılsa da genelleştirilebilirlik için yeterli örneklem değil. Harvard ekibi önümüzdeki dönemde Boston çevresinde daha geniş kapsamlı testler yapmayı ve uygulamanın günlük alışkanlıklarla nasıl bütünleştiğini değerlendirmeyi planlıyor. Harvard Grid Accelerator desteğiyle ticarileşme sürecini yürüten projenin uzun vadede uygulama mağazalarından indirilebilen bağımsız bir çözüm olması hedefleniyor.
Türkiye’deki Erişilebilirlik Ekosistemi İçin Ne Anlama Geliyor?
Türkiye’de görme engelli bireylerin navigasyon ihtiyacını karşılayan yerli ve milli çözümler sınırlı. Mevcut seçenekler çoğunlukla GPS tabanlı genel harita uygulamalarından veya gönüllü destek platformlarından ibaret. Bu durum, akıllı telefonların zaten sahip olduğu sensörleri kullanarak ek donanım maliyeti olmadan çalışan Mobilio gibi uygulamaların Türkiye pazarı için de ciddi bir potansiyel taşıdığını gösteriyor. Beyaz baston veya rehber köpek gibi geleneksel araçlara ek olarak sunulacak düşük maliyetli bir dijital katman, bağımsız hareket kabiliyetini önemli ölçüde artırabilir.
Uygulamanın henüz araştırma aşamasında olması, kısa vadede Türkiye’de kullanıma sunulacağı anlamına gelmiyor. Ancak yapay zekanın erişilebilirlik alanında reklam dilinden uzak, gerçek kullanıcı testlerine dayalı somut fayda üretebildiğini göstermesi açısından önemli bir kilometre taşı. Harvard ekibinin elde ettiği sonuçlar, benzer projelerin Türkiye’deki üniversiteler ve sivil toplum kuruluşlarıyla işbirliği içinde geliştirilmesi için de referans niteliğinde.
