Yerli girişim Faladdin, 25 milyon kullanıcısının gönderdiği 1 milyarı aşkın kahve falı fotoğrafıyla, Türkiye’de bir ilk olarak yarattığı NFT sanat eseri Mukadderat ile, geleneksel zaman anlayışına yeni olanaklar sunarak gelecek tahmini algımızı araştırıyor.
Yapay zeka teknoloji araçlarını kullanarak ortaya çıkardıkları, NFT Pazaryeri OpenSea.io’ya yükledikleri Mukadderat adlı eser, gelişmiş yapay zeka, görsel tanıma ve çağdaş sanatın yan yana gelmesiyle ortaya çıkıyor. OpenSea’de 10 saniyelik küçük klipler şeklinde açık artırmaya çıkan ürünün minimum teklif fiyatı ise 0.05 ETH’den başlıyor. Bu miktar yaklaşık 85 dolara denk geliyor.
Veri görselleştirme ve morfolojik dönüşüm, verileri, ziyaretçilerin “asla değişmeyen geleceği” deneyimlemelerini sağlayan anlamlı sorulara dönüştürür. Mukadderat, geleceğin ne getirdiğini ve geleceğin kesinliğini ve önceden belirlenmiş olayların seyrini bilmeme fikrini sorguluyor. Özgür irade bir yanılsama olabilir ve kaderimiz bizi sabırla bekliyor olabilir. Hepimiz kendimizi ayrı varlıklar olarak algılıyoruz, ancak hepimiz kollektif ve sonsuz bilincin parçası olabiliriz.
Faladdin, dünya çapında 25 milyon kullanıcıya yapay zeka tabanlı gelecek tahminleri sunan, İstanbul, Türkiye’de bulunan bir teknoloji girişimidir. anonim görsel verileri toplayarak, sanatçının sürekli görsel sunum için ihtiyaç duyduğu canlı veri setlerinden beslenmeye devam eden, sürekli değişen biçimlendirilmiş bir imaj yaratır. Kolektif bir Türk Kahvesi fincanının görsel verileri sürekli ve canlıdır ve Faladdin’in yapay zekasına gönderilen her fotoğrafla yeni bir olasılığa dönüşmeye devam eder.
Taşdelen’in çalışması, yapay zekanın ve çağdaş sanatın benimsenmesine ve gelecek öngörüsüne olasılık ve felsefi yaklaşıma değiniyor. Çalışmanın ismi olan ‘Mukadderat, önceden belirlenmiş geleceğe atıfta bulunuyor ve bizim algıladığımız tek şey, insanlığın doğuşundan beri dini liderler, bilim adamları ve filozoflar arasında oldukça tartışılan bir konu olan bir zaman yanılsaması.
Veri hazırlama süreci, Faladdin AI tarafından kahve fincanı görüntülerinden oluşan veri seti kullanılarak gerçekleştirildi. Deney, görüntü verilerinin kesin spesifikasyonlarla eşleşmesini gerektirir; sınırlı çözünürlük ve ortalama piksel değerleri gibi. Üretken bir rakip ağlar (GAN) mimarisinin gücünü tüketerek; Ek evrişimli katmanlar (Conv2D) kullanarak 1024×1024 piksel çıktısı için geliştirilmiş, daha sonra beslenen verilerin ayrıntılarını vurgulamak için katman katman daha yüksek çözünürlük için kullanılan kahve fincanlarının kendi kendini oluşturan görüntülerini oluşturmayı başardık. Bu yaklaşım, her Faladdin kullanıcısının küçük resimlerini, üretim süreçleri arasında enterpolasyon yapmak için özellik vektörleri olarak kullanmamızı sağladı.