Bilgisayar biliminde temel bir işlem olan aralık minimum sorguları (RMQ) için yeni bir yaklaşım geliştirildi. Araştırmacılar, alfabesi sınırlı dizilerde minimum değer arama işlemlerini daha verimli hale getiren kodlama yöntemleri tasarladı. Bu teknoloji, veri tabanı yönetimi, metin indeksleme ve hesaplamalı biyolojide kritik rol oynuyor. Özellikle pratik uygulamalarda karşılaşılan küçük alfabe boyutlu diziler için optimize edilmiş çözümler sunuyor. Hem tek boyutlu hem de iki boyutlu diziler için farklı sorgulama senaryoları analiz edilerek, alan karmaşıklığı açısından optimal sonuçlar elde edildi. Geliştirilen yöntemler, sabit boyutlu alfabeler için sabit zamanda sorgu yanıtlama imkanı sunuyor.

Araştırmacılar, kapalı odadaki bilgisayar ekranlarının içeriğini fiziksel temasa geçmeden okuyabilen yeni bir siber saldırı yöntemi geliştirdi. IR4Net adlı yapay zeka sistemi, ekranlardan duvarlara yansıyan ışık desenlerini analiz ederek orijinal görüntüleri yeniden oluşturabiliyor. Bu teknik, güvenli kabul edilen izole ortamlardaki hassas bilgilerin bile sızdırılabileceğini gösteriyor. Sistem, fizik yasalarını makine öğrenmesi ile birleştiren yenilikçi bir yaklaşım kullanarak, ışığın yayılma özelliklerini matematiksel modeller haline getiriyor. Araştırma, siber güvenlik alanında yeni tehditler ortaya koyarken, aynı zamanda optik teknolojiler ve yapay zeka arasındaki sınırları zorluyor.

Araştırmacılar, videoların renk ve aydınlatmasını değiştirmek için VibeFlow adlı yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu teknoloji, pahalı eğitim verilerine ihtiyaç duymadan, önceden eğitilmiş video üretim modellerinin fiziksel anlayışını kullanıyor. Sistem, videonun yapısal bütünlüğünü korurken renk ve ışık özelliklerini referans görüntülerden alarak değiştirebiliyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, VibeFlow kendi kendini eğiten bir yaklaşım benimsiyor ve video editörlüğünde önemli bir ilerleme sunuyor. Teknoloji, film endüstrisi ve içerik üretiminde geniş uygulama alanları bulabilir.

Araştırmacılar, 2000 yıldır Güney ve Güneydoğu Asya'da etkili olan Ramayana destanının farklı Hint dillerindeki versiyonlarını sistematik olarak karşılaştırabilmek için özel bir dijital veri seti geliştirdi. IWLV Ramayana Korpusu adı verilen bu çalışma, Valmiki'nin orijinal Ramayana'sını bölüm düzeyinde hizalayarak çok dilli analiz imkanı sunuyor. Şu anda İngilizce ve Malayalam katmanları tamamlanmış durumda olan korpus, Hindi, Tamil, Kannada ve Telugu dillerinde de aktif olarak genişletiliyor. Yapılandırılmış JSON formatında sunulan veri seti, karşılaştırmalı edebiyat, korpus dilbilimi, dijital beşeri bilimler ve çok dilli doğal dil işleme alanlarında kullanılabilecek. Bu çalışma, antik metinlerin dijital analizi konusunda önemli bir adım teşkil ediyor.

Araştırmacılar, sadece birkaç fotoğraftan son derece gerçekçi 3D yüz avatarları oluşturabilen yeni bir yöntem geliştirdi. 3DRealHead adlı bu teknoloji, kişinin benzersiz yüz özelliklerini ve mimiklerini tek kameradan çekilen videodan öğrenerek dijital ortamda yeniden canlandırabiliyor. Mevcut avatar sistemlerinin aksine, ağız ve diş bölgesi gibi kişiye özgü detayları daha başarılı şekilde yakalıyor. Sanal gerçeklik, video konferans ve dijital eğlence sektörü için büyük potansiyel taşıyan bu gelişme, az veriyle yüksek kaliteli sonuç elde etmesi bakımından dikkat çekiyor.

Araştırmacılar, fırçalanmış metal yüzeyler ve fiber yapılar gibi mikro geometrilere sahip malzemelerin 3D görselleştirilmesi için yeni bir yöntem geliştirdi. Bu malzemeler, altında yatan küçük yapılarının şekli ve düzenlenişi nedeniyle ışığı farklı yönlerde dağıtır ve yüksek çözünürlük gerektirir. Geleneksel voksel verisi elde etme süreci zaman alıcı ve bellek yoğun olup, çoğu görüntüleme yaklaşımı piksel başına hesaplama sayısını azaltmak için ek Detay Seviyesi (LoD) veri yapıları gerektirir. Yeni araştırma, birden fazla çözünürlük seviyesinde hızlı veri toplama için tasarlanmış verimli paralel vokselleştirme yöntemi ve daha iyi doğruluk sağlayan hiyerarşik SGGX kümeleme tabanlı yeni bir temsil sunuyor. CUDA tabanlı bu yaklaşım, mikro geometri görüntüleme alanında önemli bir ilerleme kaydediyor.

Araştırmacılar, göz hareketlerini analiz etmek için büyük dil modellerini kullanan yenilikçi bir sistem geliştirdi. Geleneksel yöntemler karmaşık programlama bilgisi gerektirirken, yeni sistem doğal dil komutlarıyla çalışıyor. Kullanıcılar basit Türkçe talimatlar vererek göz takip verilerini analiz edebiliyor. Sistem ham verileri otomatik olarak inceleyip temizliyor, göz hareketlerini kategorize ediyor ve sonuçları anlaşılır raporlar halinde sunuyor. Bu gelişme, göz takip teknolojisini sadece uzman laboratuvarlardan çıkarıp daha geniş kullanıcı kitlesine açıyor.

CVPR 2026 konferansının parçası olarak düzenlenen 4. Denizcilik Bilgisayarla Görme Atölyesi (MaCVi), deniz ortamlarında yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesine odaklanıyor. Bu yılki etkinlik, hem tahmin doğruluğunu hem de gerçek zamanlı gömülü sistem uygulanabilirliğini vurgulayan beş farklı benchmark yarışması içeriyor. Deniz araçlarının otonom navigasyonu, gemi tespiti, deniz altı görüntüleme ve maritime güvenlik gibi alanlarda AI algoritmalarının performansını değerlendiren bu atölye, sektörün ihtiyaçlarına yönelik pratik çözümler sunuyor. Yarışmacı ekiplerin teknik raporları, gerçek dünya uygulamalarında karşılaşılan zorlukları ve çözüm yollarını ortaya koyuyor. Bu tür çalışmalar, denizcilik endüstrisinin dijital dönüşümünde önemli bir rol oynuyor.

Araştırmacılar, analog optik bilgisayarın gerçek dünya verilerindeki performansını test etmek için 5,84 milyon ABD mortgage kaydını kullandı. Bu çalışma, optik bilgisayarların küçük ölçekli görüntü işleme testlerinin ötesine geçen ilk büyük veri uygulaması olma özelliği taşıyor. Sonuçlar, analog optik bilgisayarın %94,6 doğruluk oranına ulaştığını, ancak XGBoost algoritmasının %97,9'luk performansının gerisinde kaldığını gösteriyor. Araştırma, optik bilgisayarlardaki doğruluk kayıplarının üç ana kaynağını belirledi: kodlama, mimari tasarım ve donanım sınırlamaları. İlginç şekilde, donanımsal kusurların performansta ölçülebilir bir etki yaratmadığı gözlendi. Bu bulgular, analog optik bilgisayarların yapay zeka uygulamalarında kullanılabilirliğini değerlendirmek için önemli veriler sunuyor.

Araştırmacılar, T hücresi reseptörlerinin peptid-MHC molekül bağlanmalarını tahmin etmek için yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu sistem, aşı tasarımı ve T hücresi tedavilerinde kritik öneme sahip. Yeni yaklaşım, modelin eğitim sırasında görmediği epitoplarla karşılaştığında sessizce yanlış güven skoru vermesi sorununu çözmeyi hedefliyor. Araştırmacılar, güvenilir tahminler yapabilmek için 'seçici tahmin' yaklaşımını benimsiyor - model ya güvenilir bir skor verir ya da açıkça karar vermekten kaçınır. Dual-encoder mimarisi kullanan sistem, protein dil modeliyle eğitilmiş ve sıcaklık ölçeklendirmesi ile kalibre edilmiş. Conformal abstention kuralı sayesinde kullanıcının belirlediği hata oranında finite-sample kapsama garantisi sağlıyor. Üç farklı test stratejisinde değerlendirilen method, AUROC 0.813 ve ECE 0.043 değerlerine ulaştı.

Araştırmacılar, bilgisayar programlarını otomatik olarak üreten yapay zeka sistemlerini hızlandırmak için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. 'Presynthesis' adı verilen bu teknik, program sentezi sürecinde karşılaşılan temel bir sorunu çözüyor. Normalde daha ayrıntılı soyut semantikler kullanıldığında, yanlış programlar daha iyi ayıklanabilir ancak bu işlem daha uzun sürer. Yeni yaklaşım, çevrimdışı bir ön-hazırlık aşaması ekleyerek bu dengeyi optimize ediyor. İlk aşamada girdi uzayı için bir ağaç otomatı oluşturuluyor, ikinci aşamada ise bu otomatın gereksiz kısımları ayıklanıyor. Bu sayede program sentezi hem daha hızlı hem de daha verimli hale geliyor. Gelişme, otomatik kod üretimi ve yazılım geliştirme araçları için önemli iyileştirmeler vaat ediyor.