Veri
Her kurulum daha fazla hareket verisi üretir; her yeni veri saati, modeli taklit etmeyi daha da zorlaştırır.
Yatırımcılar
Hareket, henüz bir temel modeli olmayan son büyük veri modalitesi.
Metnin GPT’si, görüntülerin DINO’su, proteinlerin AlphaFold’u var. WithoutBall, insan hareketi için zeka katmanını inşa ediyor — özdenetimli, gerçek veriyle doğrulanmış ve öz kaynaklarla çalışan bir kavram kanıtına ulaşmış durumda.
Tez
Her veri modalitesi kendi temel modeline kavuşuyor. Sırada hareket var.
İskelet hareketi üzerinde eğitilen tek bir özdenetimli model; yetkin, sağlıklı ve bozulmakta olan hareketin neye benzediğini öğreniyor — ve göreve özel etiketler olmadan sakatlık sinyallerine, scouting’e ve tüketici hareket sağlığına aktarılıyor.
| Modalite | Temel model | Durum |
|---|---|---|
| Metin | GPT | Yerleşik |
| Görüntü | DINO | Yerleşik |
| Proteinler | AlphaFold | Yerleşik |
| Hareket | WithoutBall — Hierarchical Motion Transformer | Açık — şu anda inşa ediliyor |
Kavram kanıtı
Öngörü değil, doğrulanmış sonuç.
Tek bir eğitim kampanyası, şirketin temel bilimsel riskini ortadan kaldırdı. Bu sayılar bir planı değil, hâlihazırda gerçekleşeni anlatıyor.
Geliştirildi8×tek kesintisiz eğitim kampanyasında NVIDIA H100 GPU
Geliştirildi14gün kesintisiz dağıtık eğitim
Geliştirildi~2.700GPU-saat hesaplama
Geliştirildi0etiket — tamamen özdenetimli
Geliştirildi3ayrılmış gerçek veriyle doğrulanan yetenek
Geliştirildi4kurucu ortak — araştırma, mühendislik, elit futbol
Riski azaltılan alanlar
Kavram kanıtının hâlihazırda yanıtladıkları.
Derin teknoloji riski, açık soruların oluşturduğu bir kuyruktur. Bu beş soru kapandı.
| Risk | Başlangıçtaki soru | Bugünkü durum |
|---|---|---|
| Yakınsama | Mimari, gerçek ve gürültülü iskelet verisinde yakınsıyor mu? | Evet — eğitim, 14 günlük kampanyanın tamamında kararlı kaldı. |
| Hedef fonksiyonu | Özdenetim, etiket olmadan hareketin yapısını öğrenebilir mi? | Evet — maskeli yeniden kurma ve çok görünümlü tutarlılık hedefleri; hız, denge ve eklem asimetrilerini kodlayan gömmeler üretti. |
| Eksik veri | Tek bir model, kapanmaları ve boşlukları doğal olarak işleyebilir mi? | Evet — eksik veri işleme, bir ön işleme yaması değil, eğitim hedefinin parçası. |
| Uygulama | Bu ekip, haftalar süren dağıtık eğitimi ölçekte yürütebilir mi? | Evet — kurucu ekip, 8 GPU’luk kampanyayı uçtan uca planladı, yürüttü ve izledi. |
| 2B→3B | Sıradan videoyu 3B’ye yükseltmek aynı mimariye sığar mı? | Evet — yükseltme, kayıplı bir görünümden yeniden kurma olarak tek ileri geçişte öğreniliyor. |
Pazar
İki pazar, tek model.
Tek bir Ar-Ge yatırımı iki gelir kanalını besliyor: profesyonel futbol için kulüp zekası (B2B) ve telefon kamerası olan herkes için hareket sağlığı (B2C).
| Gösterge | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Spor analitiği | 4,5 milyar $ (2025) → 14+ milyar $ (2030), ~%25 YBBO | Grand View Research; MarketsandMarkets |
| Sakatlık ekonomisi | 3–10 milyon € — tek bir büyük sakatlığın üst düzey bir kulübe maliyeti | Kadro değeri etkisine ilişkin sektör tahminleri |
| Fitness teknolojisi | 12+ milyar $ | Statista |
| Giyilebilir cihazlar | 60+ milyar $ | IDC |
| Düzenli koşucular | dünya genelinde 150+ milyon | World Athletics; IHRSA |
| Bugünkü yürüyüş analizi | laboratuvar seansı başına 500–2.000 €; sporcuların %1’inden azına erişilebilir | Yayımlanmış laboratuvar seans ücretleri |
Bir kulüp için tek bir büyük sakatlığı önlemek, yıllarca sürecek analitiğin bedelini karşılar. Bir koşucu için telefon kamerası, bugün yüz sporcudan birinden azının erişebildiği laboratuvar ziyaretinin yerini alır.
Platform
Tek model, ürünlerden oluşan bir platform.
Aşağıdaki her ürün, aynı hareket gömmelerinin üzerine kurulmuş hafif bir katmandır. Her yeni ürün, yeni bir yığın kurmak yerine ortak temsili yeniden kullanır — marjinal ürünün maliyeti düşer.
Kulüp zekası — B2B
- InjuryRadar
- SkeletonAPI
- MoveSearch
- MoveID
Tüketici hareket sağlığı — B2C
- Sakatlık önleme
- Koşu biyomekaniği
- Rehabilitasyon takibi
- Hareket hazırlığı
384 boyutlu hareket gömmeleri — tek ortak temsil
Hierarchical Motion TransformerÖzdenetimli temel model · sıfır etiket
- InjuryRadarÖncü ürünYol Haritası
Tüm kadro için biyomekanik erken uyarı — ince kaymalar, bir devamsızlığa dönüşmeden haftalar önce gün yüzüne çıkar.
- SkeletonAPIYol Haritası
Sıradan videodan temiz 3B hareket verisi, tek ileri geçişte.
- MoveSearchYol Haritası
Bir sezonluk hareket üzerinde anlamsal arama — etiketleri değil, davranışı sorgulayın.
- MoveIDYol Haritası
Yalnızca yürüyüş biçiminden oyuncu kimliği tespiti.
- Sakatlık önlemeYol Haritası
Telefon kamerasından kişisel biyomekanik erken uyarı.
- Koşu biyomekaniğiYol Haritası
Her koşu için form analizi ve hareket kalitesi içgörüsü.
- Rehabilitasyon takibiYol Haritası
Klinik ziyaretleri arasında nesnel iyileşme takibi — hiçbir zaman tıbbi bir tanı değildir.
- Hareket hazırlığıYol Haritası
Gerçekte nasıl hareket ettiğinizden türetilen günlük hazırlık sinyali.
Savunma hattı
Tek konum, kendini güçlendiren dört döngü.
Takip sistemleri ölçer. Video araçları etiketler. Laboratuvarlar analiz eder. Giyilebilir cihazlar sayar. Poz tahmincileri tespit eder. Anlayan yok.
WithoutBall, poz tahmininin üzerinde ve uygulamaların altında konumlanır — takip ve video tedarikçilerinin rakibi değil, tamamlayıcısıdır. Savunma hattı tek bir engel değil, işletildiği her ayla birlikte sıkılaşan dört döngüdür:
Ürünler
Yeni ürünler, ortak gömmeler üzerindeki hafif katmanlardır — her lansman, rakibin yakalaması gereken yüzeyi genişletir.
Kullanıcılar
Kişi bazlı boylamsal referans çizgileri kullanıldıkça değer kazanır — başka çözüme geçmek, kendi geçmişinizi terk etmek demektir.
Güven
Kulüpler ve klinisyenler güveni yavaş verir, uzun süre korur. Kanıt öncelikli yanıtlar bu güveni ay be ay büyütür.
Ekip
Dört kurucu, tek kesişim.
WithoutBall’u taklit etmek; araştırma düzeyinde makine öğrenmesini, elit futbol alan bilgisini ve üretim mühendisliğini aynı odada buluşturmayı gerektirir. Her biri kıttır. Kesişimleri ise savunma hattının kendisidir.
CEO · Kurucu Ortak
Kemal İnecik
Helmholtz Munich & TUM’da makine öğrenmesi doktorası. Dünyanın önde gelen bilim için yapay zeka laboratuvarlarından birinde derin üretici modeller geliştiriyor. Araştırmayı ürüne dönüştürüyor.
Kurucu Ortak · ML & YZ
Fabian J. Theis
TUM’da profesör ve Helmholtz Munich’te direktör. Leibniz Ödülü sahibi, ERC Advanced Grant sahibi ve yaşam bilimleri için makine öğrenmesi alanında Avrupa’nın en çok atıf alan bilim insanlarından biri.
Kurucu Ortak · Futbol
Şeref Çiçek
UEFA Pro lisanslı, elit seviyede yirmi iki yıl tecrübeli antrenör. Beşiktaş’ı üst üste Süper Lig şampiyonluğuna taşıdı ve Türkiye Milli Takımı’nda görev yaptı. Yapay zekanın sahaya uygun kalmasını sağlar.
Kurucu Ortak · Mühendislik
Özgür Ak
Donanım algılama, biyomekanik ve ölçeklenebilir yazılım arasında köprü kuran makine mühendisi. Ham hareket verisini üretim kalitesinde zekaya dönüştüren sistemleri tasarlar.
Finansman durumu
Doğrulanmış bir temel modele öz kaynaklarla ulaştık.
%100 kurucu mülkiyeti, dış sermaye yok, borç yok. Model ölçekleme, ilk kulüp pilotları ve tüketici betasını finanse etmek için bir tohum turu yürütülüyor.
| Kalem | Durum |
|---|---|
| Mülkiyet | %100 kurucu mülkiyeti — temiz bir pay defteri |
| Dış sermaye | Yok — kavram kanıtına kadar öz kaynaklarla |
| Borç | Yok |
| Aşama | Gelir öncesi · derin teknoloji Ar-Ge |
| Tur | Tohum turu yürütülüyor |
| İş birlikleri | Profesyonel futbol kuruluşlarıyla aktif görüşmeler sürüyor; Helmholtz Munich & TUM ile aktif araştırma iş birliği |
Yeni sermayenin büyük çoğunluğu Ar-Ge ve mühendisliğe gidiyor — en etkili satış aracımız, doğru kişiye gösterilen çalışan bir model. Pazarlamaya yalnızca küçük bir pay ayrılıyor.
Yol haritası
Tarihler değil, kilometre taşları.
Planı, en yüksek belirsizlik taşıyan soruları önce ve mümkün olan en düşük maliyetli deneylerle çözecek şekilde sıralıyoruz. Aşamalar takvimle değil, kilometre taşlarıyla ilerler.
- 01
Doğrula Yol Haritası
Modeli hazır işlem hatlarıyla kıyaslayın, veri hattını ölçekleyin ve ilk pilot görüşmelerini başlatın.
- 02
İlk Gelir Yol Haritası
Pilotları ilk ücretli kulüp kurulumlarına dönüştürün.
- 03
Tüketici Betası Yol Haritası
Kulüp tabanı büyürken tüketici uygulamasının betasını açın.
- 04
Büyüme Yol Haritası
Platform API’si ve futbolun ötesindeki komşu dikeyler.
Veri odası
Ayrıntılar NDA’nın arkasında.
Ayrıntılı finansallar, pay defteri ve iş birliği bilgileri, NDA kapsamında nitelikli yatırımcılara açıktır — info@withoutball.com.