Metaverse Sistemi Hakkında Bilmeniz Gereken Tüm Gerçekler

Bu makalede; Bilimsel ve Akademik anlamda Metaverse’ün anlamını, ekosistemini, temel teknolojilerini, mevcut durumda gelişime açık noktalarını ve geleceğe dair perspektifini göstermeye çalışacağım. Bu makalenin hazırlanması için büyük bir destek veren Assistant Professor Murat Ulubay hocama çok teşekkür ederim.

Bu sunumda, meta veriyi, İnternet ve Web teknolojileri ve Genişletilmiş Gerçeklik (XR) arasındaki yakınsamanın kolaylaştırdığı, fiziksel ve dijitali harmanlayan sanal bir ortam olarak ele alıyoruz. Milgram ve Kishino’nun Gerçeklik-Sanallık Sürekliliğine [7] göre, Genişletilmiş Gerçeklik yani XR: artırılmış gerçeklik (AR), karma gerçeklik (MR) ve sanal gerçeklik (VR) entegre eder.

İçerik;

• Metaverse Nedir?
• Metaverse Temel Kategorileri
• Metaverse Ekosisteminin 6 Temeli
  • Avatar
  • İçerik Oluşturma
  • Sanal Ekonomi
  • Sosyal Kabul Edilebilirlik
  • Gizlilik
  • Güven ve Hesapverebilirlik
• 8 Teknoloji ile Metaverse Etkinleştirme
  • Geleceğin Mobil Ağları
  • Uç ve Bulut Bilişimi Teknolojisi
  • Yapay Zeka (AI-ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
  • Bilgisayarla Görme
  • Blok Zinciri (BlockChain)
  • Nesnelerin İnterneti (INTERNET- OF- THINGS (IOT) ve Robotik
  • Kullanıcı Etkileşimi (USER INTERACTIVITY)
  • Genişletilmiş Gerçeklik (XR-EXTENDED REALITY)
• Sonuç

Ayrıca bu makale, en son teknolojiler ve Metaverse ekosistemleri boyutları altında en son meta veri deposu gelişimini inceleyen kapsamlı bir çerçeve sunmaya yönelik ilk çabayı sunmaya ve dijital “büyük patlama” olasılığını göstermeye odaklanmıştır.

METAVERSE NEDİR?

METAVERSE, “meta” (aşmayı ima eden) ön ekinin “evren” kelimesiyle birleşimi, fiziksel dünyayla bağlantılı varsayımsal sentetik bir ortamı tanımlar. Metaverse kelimesi ilk olarak 1992’de Neal Stephenson tarafından yazılan Snow Crash adlı spekülatif bir kurgu parçasında ortaya çıktı [1]. Bu romanda Stephenson, metaverse’i, kullanıcıların dijital avatarlar aracılığıyla etkileşime girdiği, fiziksel dünyaya paralel devasa bir sanal ortam olarak tanımlamaktadır.

Bu ilk görünümden bu yana, bilgisayar tarafından üretilen bir evren olarak metaverim, yaşam günlüğü [2], sanallıkta kolektif alan [3], cisimleşmiş internet veya mekânsal İnternet [4], bir ayna dünyası [5], bir omniverse: simülasyon ve işbirliği alanı [6] gibi çok çeşitli kavramlar aracılığıyla tanımlandı.

Benzer şekilde, Snow Crash’teki metaverse sahnesi, gerçek dünyanın ikiliğini ve dijital ortamların bir kopyasını yansıtır bunlara Dijital İkizler olarak anılır. Meta veri tabanında, tüm bireysel kullanıcılar, kullanıcının gerçek dünyalarının bir metaforu olan sanallıkta alternatif bir yaşam deneyimlemek için, kullanıcının fiziksel benliğine benzer şekilde kendi avatarlarına sahip olabilir.

Metaverse Temel Kategorileri

METAVERSE Temel olarak 2 ana kategoriye ayrılmaktadır. Bunlardan bir tanesi Ekosistemi yani Ekonomisidir, diğeri ise Teknolojisidir.

Bu başlıklarda kendi aralarında alt ana kategorilere ayrılmaktadır. Ekosistem başlıkları Avatar, İçerik Oluşturma, Sanal Ekonomi, Sosyal Kabul Edilebilirlik, Güvenlik ve Gizlilik, Güven ve Hesap Verebilirlik tir.

Uygulamalar açısından, meta veri deposu ekosistemi yani Metaverse, kullanıcıların kendi kendini idame ettiren, kalıcı ve paylaşılan bir alanda yaşamasına ve oynamasına olanak tanır.

Bu nedenle, bu makalede Metaverse Ekonomisi altı kullanıcı merkezli ana faktör dikkate alınmıştır.

Metaverse Ekosisteminin 6 Temeli

Altı kullanıcı merkezli ana faktörlerin ne olduğuna, gelişim alanlarına, sorunlarına ve geleceğine kısaca bakalım;

AVATAR

İlk olarak Avatar’ı ele alırsak Avatar: Avatarlar, metaverse’de dijital temsilcilerimiz olarak hizmet eder. Kullanıcılar kendilerini sanal ortamlarda ifade etmek için avatarlara güvenirler. Mevcut teknoloji, fiziksel görünümümüzün özelliklerini yakalayıp otomatik olarak bir avatar oluşturabilse de, avatarların mobil sensörlerle her yerde ve gerçek zamanlı kontrollerini sağlayacağımız teknoloji mevcut metaverse’de hala mevcut değil. 

Bu ana konuda ki tehlikesi, örneğin ırkçılık gibi rahatsız edici mesajları yaymak için gri bir alan oluşturabilir ve tartışmayı başlatabilir ve kimliğimize yeni bir bakış açısı getirebilir.

Bir avatar, metaevrende yeni bir kimlik yaratır, potansiyel olarak bir tartışmayı gündeme getirir ve insan yaşamı hakkında yeni bir düşünceyi harekete geçirir. Yani, metaevrendeki insanlığın dijital klonu o evren var oldukça sonsuza yaşayabilir. Altında yatan bilimsel düşünce ise gerçekte fiziksel beden yok edilse bile, dijital dünyadaki siz, kişiliğinizi, davranışsal mantığınızı ve hatta gerçek dünyadaki anılarınızı koruyarak meta-evrende yaşamaya devam edebilirsiniz.

İleride düşünülen sonuç buysa, metaverse avatarları, dijital benliğin teknik ve tasarım sorunlarını ve etik sorunlarını beraberinde getirebilir.

İÇERİK OLUŞTURMA

Metavers’ün İkinci ana konusuna bakacak olursak, ikinici konusu içerik oluşturmadır. İçerik Oluşturma, profesyonel tasarımcılarla bir sınır oluşturmayan bir oluşturma sürecini tarifler. Meta veri tabanında «oluşturma» herkesin hakkıdır. Metaverse içerisinde çeşitli ortak tasarım süreçlerini göz önünde bulundurmak, meta veri tabanındaki tüm paydaşları birlikte dijital dünyayı yaratmaya teşvik eder.

Motivasyonları ve Teşvikleri araştırmak, katılımcı tasarımın meta veri deposunda içerik oluşturma sürecini ilerletmesini sağlayacaktır. Burada dikkat çeken ve önemli bir nokta da, sansürün otomatik ve merkezi olmayan yönetişiminin tasarımının ve uygulanmasının bilinmemesidir.

Ayrıca, kültürel çeşitlilik, nesiller arası içerikler ve aşamalı olarak kullanımdan kaldırılan içeriklerin (yani dijital miras) korunmasıyla yaratıcı kültürlerin oluşturulması da bu başlık altında incelenir.

SANAL EKONOMİ

Üçüncü Ana konusu Sanal Eknomisidir. Sanal Ekonomi, Meta veri deposu için para birimi söz konusu olduğunda, kripto para biriminin para olarak işlev görmesine ne kadar güvenilebileceği ve onu sanal dünyaya uyarlamak için gereken inovasyonun etrafında döner.

Ayrıca, sanal dünya kullanıcıları aynı zamanda gerçek dünyanın sakinleri olacağından, ikiz sanal ve gerçek ekonomiler kaçınılmaz olarak iç içe geçecektir ve birbirini dışlayan iki varlık olarak görülmemelidir yaklaşımı sergiler. Bu nedenle, sanal ekonominin meta veri ekosistemi için gerçekten ne anlama geldiğini incelerken bütünsel bir bakış açısı benimsenmelidir.

Bütünsel olarak ele alınması gereken alanlar, sanal ve gerçek dünyadaki bireysel ajanın tüketim davranışlarının yanı sıra iki dünyadaki toplu ekonomik faaliyetlerin birbirini nasıl etkileyebileceğini içerir.

Ek olarak, gerçek dünyaya oldukça benzeyen sanal bir dünya, yeni ekonomik politikaları gerçek hayatta uygulamadan önce test etmek için potansiyel olarak sanal bir değerlendirme sanal alanı olarak da kullanılabilir. Dolayısıyla, böyle bir değerden yararlanmak için, ekonomik ajanların teşviklerinin doğru bir temsili ile gerçekliği düzgün bir şekilde simüle etmek için bilgisayar aracılı sanal alanı en uygun şekilde kuran bir dönüştürme mekanizmasına tam da bu noktada ihtiyaç vardır.

SOSYAL KABUL EDİLEBİLİRLİK

Metaverse’ün 4. ana alanı Sosyal kabul edilebilirlik tir. Sosyal kabul edilebilirlik, toplu yargıları ve eylem ve politikaların görüşlerini temsil eden metaverse kullanıcılarının davranışlarının yansımasıdır.

Gizlilik tehditleri, kullanıcı çeşitliliği, adalet ve kullanıcı bağımlılığı gibi sosyal kabul edilebilirlik faktörleri, meta veri deposunun sürdürülebilirliğini belirleyecektir.

Ayrıca, meta veri deposu hem fiziksel hem de sanal dünyaları etkileyeceğinden, her iki dünyada da tamamlayıcı kurallar ve normlar uygulanmalıdır yaklaşımını benimser. Kuralların ve normların otomatik olarak benimsenmesi ve ardından toplu görüşleri anlamak için sosyal kabul edilebilirlik ile değerlendirme, meta veri tabanındaki birçok özerk aracıya dayanacaktır.

Bu nedenle, metaverse dünyasında bu tür ajanları ölçekli olarak tasarlamak acil bir konu halindedir. Daha da önemlisi, metaverim hayatımızın her alanına entegre olacağından, herkes ortaya çıkan bu siber uzaydan etkilenecektir. Tamda bu noktada Siber suçla mücadele ve kötüye kullanımın bildirilmesi için stratejiler ve teknolojiler tasarlamak, muazzam siber alemin sosyal kabul edilebilirliğini artırmak için çok önemli olacaktır.

GİZLİLİK

Metaverse’ün 5. ana alanı Güvenlik ve Gizliliktir. Güvenlik açısından, yüksek düzeyde sayısallaştırılmış fiziksel dünya, kullanıcıların meta veri deposundaki belirli uygulamalara ve hizmetlere ve XR (genişletilmiş gerçeklik) aracılı IoT’lere ve mekanikleştirilmiş günlük nesnelere erişirken, kimliklerini sık sık doğrulamasını gerektirecektir.

Ek olarak, dijital varlıkları korumak, büyük ölçekte metaverse medeniyetlerini güvence altına almanın anahtarıdır. Güvenlik araştırmacıları, kas hareketleri, vücut hareketleri, göz bakışları vb. tarafından yönlendirilen biyometrik kimlik doğrulama gibi alternatif yöntemlerle uygulama kimlik doğrulamalarını etkinleştirmek için yeni mekanizmalar düşünmelidir.

Bu gelişime açık olan alanıdır. Bu sayede, dijitalleştirilmiş yolculuğumuzda çeşitli alanlarda sorunsuz kimlik doğrulama gerçekleşebilir. Öte yandan, sayısız kullanıcı etkinliği kaydı ve kullanıcı etkileşimi izleri meta veri deposunda kalacaktır. Buna göre, biriken kayıtlar ve izler uzun vadede mahremiyet sızıntılarına neden olacaktır. 2 Boyutlu kullanıcı ara yüzlerinde, her bir web sitesine erişmek için mevcut izin formları, kullanıcıları bunaltacaktır.

Sanal 3D dünyaları olan kullanıcılar, bu kadar sık ​​ve tekrar eden onay formlarını karşılayamaz. Bunun yerine, meta veri deposundaki dinamik ancak çeşitlendirilmiş bağlamlar için kullanıcı gizliliği tercihinin tanınmasını otomatikleştirmek için gizliliği koruyan makine öğrenimi tasarlamak gerekir.

Avatarlar ve dijital ikizler gibi dijital varlıklarımızın oluşturulması ve yönetimi, kullanıcıları dijital kopyalara karşı korurken büyük zorluklarla karşılaşabilir. Dijital ikizler fiziksel bir dünyanın sanal ortamda oluşturularak fiziksel dünyayı simülasyon aracılığı ile geliştirmenize olanak tanır.

GÜVEN VE HESAP VERİLEBİLİRLİK

Metaverse Ekosisteminin 6. ana konusu ise Güven ve Hesap verilebilirliktir. Meta veri deposu, yani XR ve İnternet’in yakınsaması (Farklı sektörlerin, teknoloji, cihaz veya çözümlerin gittikçe benzeyen yapı ve özellikler gösterir şekilde birleşmesi), biyometrik olarak çıkarılan veriler de dahil olmak üzere kişisel verilerin tanımını genişletir.

Mahremiyet düzenlemeleri, inovasyon hızına ayak uyduramadıkları için tek başına kişisel veri tanımının temeli olamamaktadır. En büyük zorluklardan biri, potansiyel yeniliklere ayak uydururken kişisel verileri tanımlayabilen ilkeli bir çerçeve tasarlamak olacaktır. İnsan uygarlığı geçmişten geleceğe doğru ilerlerken, birçok fedakarlıktan sonra da olsa azınlıkların haklarına yer vermiştir.

Bu, dünya çapındaki ağda sosyo-teknik sistemlerin nasıl geliştiğine benzer; burada, başlangıçta, normlar kabul edilebilir veya kabul edilemez eylemleri dikte eder ve bu normlara demokratik çoğunluk tarafından karar verilir. Metaverse ekosistemi geliştikçe, azınlıkların ve savunmasız toplulukların haklarını en baştan göz önünde bulundurmalıdır, çünkü geleneksel sosyo-teknik sistemlerin aksine, potansiyel kötü muamelenin çok daha feci sonuçları olacaktır. Bu konular Metaverse için gelişime açık noktalardır.

8 Teknoloji ile Metaverse Etkinleştirme

Metaverse’ün ikinci temel konusu olan Metaverse Teknolojileri bölümü, 8 ana teknolojiyi içerisinde barındırır. Bu teknolojilerin içeriğine yakından bakalım.

1. Teknoloji: Geleceğin Mobil Ağları

Bunlardan ilki Geleceğin Mobil Ağlarıdır. Geleceğin Mobil Ağları;  Tasarım gereği, bir meta veri deposu, hesaplama ağırlıklı görevleri uzaktan yürütmek, büyük veri tabanlarına erişmek, otomatik sistemler arasında iletişim kurmak veya kullanıcılar arasında paylaşılan deneyimler sunmak için yaygın ağ erişimine dayanacaktır.

Bu tür uygulamaların çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak için meta veri tabanı, 5G ve ötesi gibi geleceğin mobil ağ teknolojilerine büyük ölçüde güvenecektir.

Geleceğin Mobil Ağları; 3 alt kategoride değerlendirilmektedir. Bunlar; Yüksek Verim ve Düşük Gecikme, İnsan ve Kullanıcı Merkezli Ağ ve Ağa Duyarlı Uygulamalardır.

Yüksek Verim ve Düşük Gecikme

Yüksek Verim ve Düşük Gecikme açısından değerlendirildiğinde; Halihazırda gerçek zamanlı multimedya uygulamalarının yerleşik eğilimlerine devam ederek, meta veri deposu, çok yüksek çözünürlüklü içeriği gerçek zamanlı olarak iletmek için büyük miktarlarda bant genişliği gerektirecektir.

Birçok etkileşimli uygulama, hareketten fotona gecikmeyi, yani kullanıcı tarafından yapılan bir eylem ile ekrandaki etkisi arasındaki gecikmeyi [491], kullanıcı deneyiminin başlıca itici güçlerinden biri olarak kabul eder. 5G’nin artan yetenekleri (10Gb/s’ye kadar [492]), büyük miktarda verinin (AR/VR, bulut oyunları, bağlı araçlar) gerçek zamanlı iletimine dayanan çok sayıda uygulamaya kapı açmaktadır.

Bu kadar geniş bir teknoloji yelpazesini birbirine bağlayarak, meta veri deposunun bant genişliği gereksinimleri veri ve meta veri ile çok büyük olacaktır [493].

Mobil ağlar gibi paylaşılan bir ortamda, meta veri deposu yalnızca mevcut bant genişliğinin önemli bir payını gerektirmeyecek, aynı zamanda muhtemelen diğer uygulamalarla rekabet edecektir. Bu nedenle, meta veri deposu gereksinimlerinin 5G’nin kullanılabilir bant genişliğini [435] aşmasını bekliyoruz.

Gecikme gereksinimleri büyük ölçüde uygulamaya bağlıdır. Çevrimiçi ve bulut oyunları gibi yüksek düzeyde etkileşimli uygulamalar söz konusu olduğunda, 130 ms genellikle daha yüksek eşik olarak kabul edilir [494], bazı çalışmalar ise 23 ms kadar düşük gecikme süreleri için kullanıcı performansında düşüşler gösterir [495]. Transparan AR veya VR gibi başa takılan ekranların yanı sıra dokunsal geri bildirim cihazları, milisaniyeye kadar hareketten fotona gecikme sergileyebilir [496], [497].

İnsan ve Kullanıcı Merkezli Ağ

İnsan ve Kullanıcı Merkezli Ağa’ baktığımızda; Meta veri deposu, tasarım gereği kullanıcı merkezli bir uygulamadır. Bu nedenle, çoklu evrenin her bileşeni, insan kullanıcıyı özüne yerleştirmelidir. Ağ tasarımı açısından, bu tür bir değerlendirme, kullanıcı deneyimini trafik yönetiminin merkezine yerleştirmekten kullanıcı merkezli algılama ve iletişime olanak sağlamaya kadar çeşitli biçimlerde olabilir.

Bu sorunları ele almak için, ağ topluluğu, Deneyim Kalitesi (QoE – Quality of Experience) terimi altında, kullanıcı deneyimi ölçümlerini ağ performans ölçütlerine giderek daha fazla entegre etmektedir. QoE, kullanıcının bir uygulama veya hizmet hakkındaki algısını tahmin etmek için ölçülebilir bir yol sağlamayı amaçlar [516].

Çoğu çalışma, QoE terimini, kullanıcı deneyimini etkileyebilecek temel Hizmet Kalitesi (QoS – Quality of Service) önlemleriyle eşanlamlı olarak kullanma eğilimindedir.

Örneğin; Bununla birlikte, birkaç çalışma, ağ ve uygulama düzeyinde ölçümleri birleştiren çeşitli modeller aracılığıyla QoE’yi resmileştirmeye çalışır. Bu modeller doğru yönde atılmış bir adımı temsil etseler de uygulamaya özeldirler ve insan, sistem veya bağlam gibi çok sayıda faktörden etkilenebilirler [517].

Sony PS Now gibi bir ev video oyun konsolunda çalıştırılan bir bulut oyun uygulaması için QoE’yi ölçmek, şeffaf bir kulaklık üzerinde çalışan bir mobil XR uygulamasından önemli ölçüde farklıdır.

Ayrıca, birçok çalışma, video kalitesinin mümkün olduğunca kullanıcının algısına [518],[519] nasıl tahmin edileceğine odaklanır ve çoğu, kullanılabilirlik veya öznel kullanıcı algısı [520] gibi diğer kriterleri dikkate almaz. Meta veri deposunun, kullanıcı beklentilerini ele almak ve kullanıcı deneyimini en üst düzeye çıkarmak için trafiği Proaktif olarak yönetmek için bu tür ölçümleri entegre etmesi gerekecektir.

Ağa Duyarlı Uygulamalar

3. Kategoride Ağa Duyarlı Uygulamalar bulunmaktadır. Önceki kategoride, uygulama katmanındaki QoE ölçümleri tarafından içerik aktarımının nasıl yönlendirilmesi gerektiğinden bahsetmiştik. Bu işlem, ağ ölçümlerini uygulama kullanım önlemleriyle birleştirerek kullanıcı deneyiminin tahmin edilmesinde yüksek bir doğruluk sağlarken, alt ağ katmanlarının iletilecek içerik üzerinde yalnızca sınırlı kontrolü vardır.

Meta veri deposunun birçok uygulamasında, uygulama katmanının iletilecek veri miktarını ve içeriğin önceliğini alt ağ katmanlarına yönlendirmesinin daha mantıklı olduğu ortaya konmuştur [435].

1990’ların sonlarında bu tür sorunları ele almak için ağ farkındalığına sahip uygulamalar önerildi [536], [537]. 5G, bulut oyunları, gerçek zamanlı video akışı veya bulut VR gibi birçok kullanıcı merkezli uygulamanın buluta taşınmasını sağladı. Bu uygulamalar, kalitesi ağ koşullarına uyarlanabilen video akışlarının gerçek zamanlı iletimine büyük ölçüde dayanmaktadır.

Son resimde, kullanıcı deneyimini en üst düzeye çıkarmak için kullanıcı merkezli ve ağdan haberdar uygulamalar arasında nasıl bir sinerji oluşturulabileceğini özetlemektedir. Uygulama, iletimi uyarlamak ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için QoE ve uygulama kullanım ölçümlerini alt katmanlara iletir. Paralel olarak, ağ katmanları, ağ koşullarını, örneğin bir video akışının çözünürlüğünü azaltarak, ağ üzerinde iletilecek içerik miktarını düzenleyen uygulamaya ileterek çalışır.

2. Teknoloji: Uç ve Bulut Bilişimi Teknolojisi

Uç ve Bulut Bilişimi Teknolojisine bakacak olursak, Fiziksel ve sanal dünyadaki bilgilere sürekli, her yerde hazır ve evrensel arayüzler ile [428], meta evren gerçeklik-sanallık sürekliliğini kapsar ve kullanıcının aradaki kesintisiz deneyimine izin verir. Bu teknoloji de Kullanıcı Deneyimli Gecikme, Çok erişimli uç bilgi işlem, Sınırda gizlilik ve Bulut karşı sistemi alt başlıkları ile incelenir.

3. Teknoloji: Yapay Zeka (AI-ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Yapay Zeka (AI-ARTIFICIAL INTELLIGENCE) teknolojisi ise, makinelerin deneyimlerden öğrenmesini ve akıllı yaratıklara benzer şekilde çeşitli görevleri yerine getirmesini sağlayan teori ve teknolojileri ifade eder [217]–[219]. 

AI ilk olarak 1956’da önerilmişti. AI, temsil, akıl yürütme ve veri madenciliğini içeren geniş bir kavramdır. Makine öğrenimi, makinelerin deneyimlerden elde edilen bilgilerle öğrenmesini ve performansı geliştirmesini sağlayan, yaygın olarak kullanılan bir yapay zeka tekniğidir.

Makine öğreniminde üç kategori vardır: Bunlar denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme dir. Bu kategoride üç alt kategoriye ayrılır. Bunlar; Otomatik Dijital İkiz, Bilgisayar Ajanı, ve Avatarın Özerkliği dir.

4. Teknoloji: Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme Teknolojisinde, etkileşimli sistemlerde bilgisayar görüşünün teknik durumunu ve meta veri deposu potansiyelini inceler. Bilgisayarla görme, XR uygulamalarında önemli bir rol oynar ve meta veri deposuna ulaşmak için temel oluşturur.

Çoğu XR sistemi, optik şeffaf veya video şeffaf ekran aracılığıyla görsel bilgileri yakalar. Bu bilgiler işlenir ve sonuçlar sırasıyla başa takılan bir cihaz veya bir akıllı telefon aracılığıyla iletilir. Bu tür görsel bilgilerden yararlanarak, bilgisayarla görme, anlamlı kararlar almak ve harekete geçmek için görselleri dijital görüntüler veya videolar olarak işleme, analiz etme ve anlamada hayati bir rol oynar.

Başka bir deyişle, bilgisayarla görme, XR cihazlarının kullanıcı etkinliklerinin ve fiziksel çevrelerinin görsel bilgilerini tanımasına ve anlamasına olanak tanıyarak daha güvenilir ve doğru sanal ve artırılmış ortamlar oluşturmaya yardımcı olur. Bu Teknoloji de Görsel Yerelleştirme ve Haritalama, İnsan Pozu ve Göz Takibi, Bütünsel Sahne Anlayışı, Görüntü Geri Yükleme ve Geliştirme olarak 4 alt kategoride incelenir.

5. Teknoloji: Blok Zinciri (BlockChain)

Blok Zinciri yani Blockchain teknolojisinin ise Metaverse‘ dünyasında ki her şeyi birbirine bağlaması beklenir. Fiziksel varlıklar ve sistemler için dijital ikizler, kullanıcılar için avatarlar, çeşitli alanlarda büyük ölçekli, ince taneli haritalar vb. dahil her şey dijitalleştirilir.

Sonuç olarak, akıl almaz derecede büyük miktarda veri üretilir. Sınırlı ağ kaynakları nedeniyle bu tür dev verileri merkezi bulut sunucularına yüklemek imkansızdır [283]. Bu arada, blockchain teknikleri hızla gelişiyor. Meta veri tabanında merkezileşmeyi ve güvenliği garanti etmek için veri depolama sistemine blok zincirleri uygulamak mümkündür [284], [285].

Blockchain, bir iş ağındaki işlemleri kaydetme ve varlıkları izleme sürecini kolaylaştıran, değişmez bir defter olarakta tanımlanabilir. Blockchain, sistemi değiştirmeyi, hacklemeyi veya hile yapmayı zorlaştıracak veya imkansız hale getirecek şekilde bilgi kaydetme sistemidir de diyebiliriz.

Blok zinciri yani Blockchain, verilerin yapılandırılmış tablolar yerine bloklar halinde depolandığı dağıtılmış bir veritabanıdır [286].

Kullanıcılar tarafından oluşturulan veriler, önceki bloklara daha fazla bağlanacak şekilde yeni bir bloğa doldurulur. Tüm bloklar kronolojik sırayla zincirlenir. Kullanıcılar blok zinciri verilerini yerel olarak depolar ve bunları bir fikir birliği modeliyle eş cihazlarda depolanan diğer blok zinciri verileriyle senkronize eder.

Kullanıcılara, blok zincirindeki düğümler denir. Her düğüm, zincirlendikten sonra blok zincirinde depolanan verilerin tam kaydını tutar. Bir düğümde hata varsa, hatayı düzeltmek için milyonlarca başka düğüme başvurabilir.

Bitcoin ve kripto para birimleri bu teknoloji ile oluşturulmuştur. Tüm kullanıcılar P2P ağında eşdeğerdir ve merkezi yönetici olmadan blok zincirindeki verileri ortaklaşa tutar.

6. Teknoloji: Nesnelerin İnterneti (INTERNET- OF- THINGS (IOT) ve Robotik

Nesnelerin İnterneti ve Robotik (INTERNET- OF- THINGS (IOT) AND ROBOTICS) teknolojisinde Statista’ya [181] göre, 2025 yılına kadar, dünya çapındaki toplam IoT bağlantılı cihaz sayısı, 2021’de beklenen 13,8 milyardan keskin bir sıçrama ile 30,9 milyara ulaştı.

Bu nedenle, birçok gözlemci, IoT ve AR/VR/MR’yi entegre etmenin, özellikle uzman olmayan kullanıcılar için uygun olabileceğine inanmaktadır. Bunun nedeni ise, etkileşim sistemlerinin, ajanın gerçek dünya bağlamını ve sürükleyici AR içeriğini birleştirmesine izin vermesidir [182].

Buna göre, XR’nin IoT, otonom araçlar ve robotlar/dronlar üzerindeki etkileri detaylandırılabilirve ardından ortaya çıkan sorunları tespit edilerek geliştirilebilir. Bu teknoloji başlığı 3 alt başlıkta incelenir.

Bunlar; VR/AR/MR güdümlü insan-IoT etkileşimi, Bağlantılı araçlar ve Sanal Ortamlara Sahip Robotlardır.

7. Teknoloji: Kullanıcı Etkileşimi (USER INTERACTIVITY)

Kullanıcı Etkileşimi (USER INTERACTIVITY) Teknolojisi ilk olarak, kullanıcıların fiziksel ortamlarda dijital varlıklarla etkileşim kurmasını sağlayan en son teknikleri gözden geçirir. Ardından, dijital varlıkları insan kullanıcılara gösteren mevcut teknolojileri tespit eder.

Ayrıca, genişletilmiş gerçekliğin gelişmiş sürekliliği boyunca fiziksel ortamlardaki insan kullanıcıları, meta-evrendeki avatarları ve dijital varlıkları birbirine bağlayan dokunsal güdümlü telepresence kullanıcı geri bildirimlerinde içerir.

Bu teknoloji 4 alt başlıkta genişletilir. Bunlar; Mobil Giriş Teknikleri, Mobil Kulaklıklarla Yeni İnsan Görüşleri, Geri Bildirim İpuçları ve Telepresence dir.

8. Teknoloji: Genişletilmiş Gerçeklik (XR-EXTENDED REALITY)

Metaverse Teknolojilerinin barındırdığı Son Teknoloji Alanı ise Genişletilmiş Gerçeklik (XR-EXTENDED REALITY) dir. Süreklilik içindeki çeşitli kategoriler, insan kullanıcılarının hem fiziksel hem de dijital dünyalarda çeşitli alternatif gerçeklikler aracılığıyla meta veriyi deneyimlemelerine olanak tanımaktadır [57].

Bununla birlikte, tartışmamızı akademi ve endüstri sektörlerinden [58]–[60] çok fazla dikkat çeken dört temel gerçeklik türüyle sınırladık. Bu alan, iyi bilinen VR alanıyla başlar ve artan AR’nin ortaya çıkan alanlarını ve gelişmiş varyantları, MR ve holografik teknolojilerini tartışır.

Bu teknoloji aynı zamanda XR’nin sanal varlıklar ile fiziksel ortamlar arasında nasıl bir köprü oluşturduğuna dair bir giriş niteliğindedir. Bu teknoloji 4 alt kateogirde genişler.

Bunlar; Sanal Gerçeklik (VR, Artırılmış Gerçeklik (AR), Karma Gerçeklik (MR) ve Geniş Ekran, Piko-Projektör ve Holografi’dir.

SONUÇ

METAVERSE oluşması için bu teknolojiler ve ekosistem yardımı ve gelişimi ile fiziksel dünyanın dijital ikizinin oluşturulması ve sonrasında Metaverse dönüştürülmesi olarak METAVERSE’ü anlamlandırabiliriz.

Bazıları için, büyük şirketler ve start-up’lar ortaya çıkan bu sanal dünyadan bir parça elde etmeye çalıştıkça, metaverse yeni iş fırsatlarını temsil ediyor. Diğerleri için bu, yeni eğitim fırsatları veya daha kapsamlı toplantılar anlamına gelebilir.

Bazı büyük teknoloji şirketlerinin hizmetlerini kullanan işyerleri, yeni özelliklere beklediklerinden daha kısa sürede otomatik olarak erişebilir ve bunlara erişmek için sanal gerçekliğe ihtiyaç duymayabilirler.

KAYNAKLAR;

Ana Kaynak: Technical Report: All One Needs to Know about Metaverse: Lik-Hang Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology), Tristan Braud (The Hong Kong University of Science and Technology), Pengyuan Zhou (University of Science and Technology of China), Addison Wang Lin, Dianlei Xu (University of Helsinki), Zijun Lin (University College London), Abhishek Kumar (University of Helsinki), Carlos Bermejo (The Hong Kong University of Science and Technology), Pan Hui (The Hong Kong University of Science and Technology).

[1] Judy Joshua. Information Bodies: Computational Anxiety in Neal Stephenson’s Snow Crash. Interdisciplinary Literary Studies, 19(1):17– 47, 2017. Publisher: Penn State University Press.

[2] Anders Bruun and Martin Lynge Stentoft. Lifelogging in the wild: Participant experiences of using lifelogging as a research tool. In INTERACT, 2019.

[3] William Burns III. Everything you know about the metaverse is wrong?, Mar 2018.

[4] Kyle Chayka. Facebook wants us to live in the metaverse, Aug 2021.

[5] Cond´e Nast. Kevin kelly.

[6] Nvidia omniverse™ platform, Aug 2021.

[7] Paul Milgram, Haruo Takemura, Akira Utsumi, and Fumio Kishino. Augmented reality: a class of displays on the reality-virtuality continuum. In Hari Das, editor, Telemanipulator and Telepresence Technologies, volume 2351, pages 282 – 292. International Society for Optics and Photonics, SPIE, 1995.

[435] Tristan Braud, ZHOU Pengyuan, Jussi Kangasharju, and HUI Pan.Multipath computation offloading for mobile augmented reality. In 2020IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communi-cations (PerCom), pages 1–10. IEEE, 2020

[491] Jingbo Zhao, Robert S Allison, Margarita Vinnikov, and Sion Jennings. Estimating the motion-to-photon latency in head mounted displays. In 2017 IEEE Virtual Reality (VR), pages 313–314. IEEE, 2017.

[492] NGMN Alliance. 5g white paper. Next generation mobile networks,white paper, 1, 2015.

[493] Sidi Lu, Yongtao Yao, and Weisong Shi. Collaborative learning on theedges: A case study on connected vehicles. In 2nd {USENIX}Workshopon Hot Topics in Edge Computing (HotEdge 19), 2019

[494] Ulrich Lampe, Qiong Wu, Sheip Dargutev, Ronny Hans, Andr´e Miede,and Ralf Steinmetz. Assessing latency in cloud gaming. In InternationalConference on Cloud Computing and Services Science, pages 52–68.Springer, 2013.

[495] Zenja Ivkovic, Ian Stavness, Carl Gutwin, and Steven Sutcliffe. Quan-tifying and mitigating the negative effects of local latencies on aiming in3d shooter games. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conferenceon Human Factors in Computing Systems, CHI ’15, page 135–144, NewYork, NY, USA, 2015. Association for Computing Machinery.

[496] Peter Lincoln, Alex Blate, Montek Singh, Turner Whitted, AndreiState, Anselmo Lastra, and Henry Fuchs. From motion to photons in 80microseconds: Towards minimal latency for virtual and augmented reality.IEEE transactions on visualization and computer graphics, 22(4):1367–1376, 2016.

[497] BJ Challacombe, LR Kavoussi, and P Dasgupta. Trans-oceanic teler-obotic surgery. BJU international (Papier), 92(7):678–680, 2003

[516] Kjell Brunnstr ¨om, Sergio Ariel Beker, Katrien De Moor, Ann Dooms,Sebastian Egger, Marie-Neige Garcia, Tobias Hossfeld, Satu Jumisko-Pyykk¨o, Christian Keimel, Mohamed-Chaker Larabi, et al. Qualinet whitepaper on definitions of quality of experience. 2013.

[517] Eirini Liotou, Dimitris Tsolkas, Nikos Passas, and Lazaros Merakos.Quality of experience management in mobile cellular networks: key issuesand design challenges. IEEE Communications Magazine, 53(7):145–153,2015.

[518] Mukundan Venkataraman and Mainak Chatterjee. Inferring video qoein real time. IEEE Network, 25(1):4–13, 2011.

[519] Yanjiao Chen, Kaishun Wu, and Qian Zhang. From qos to qoe: Atutorial on video quality assessment. IEEE Communications Surveys &Tutorials, 17(2):1126–1165, 2014.

[520] Sabina Barakovi´c, Jasmina Barakovi´c, and Himzo Bajri´c. Qoe dimen-sions and qoe measurement of ngn services. In Proceedings of the 18thTelecommunications Forum, TELFOR 2010, 2010.

Daha fazla oku:

• Şu Anda Girebileceğiniz En İyi 14 Metaverse Evreni
• NFT Nasıl Yapılır ve NFT Nasıl Satılır?
• NFT Nasıl Satın Alınır?