Yapay Zeka Geleceğin Otomobillerine Şekil Verecek!

Yapay Zeka Geleceğin Otomobillerine Şekil Verecek!

2017 yılında son kullanıcı cihazlarında üçüncü büyük devrimin şafağında olduğumuzu söylemek mümkün ve bu etkiyi otomobiller üzerinde de görüyoruz. Şimdi ise otomobillerde son kullanıcı deneyimindeki bir diğer büyük değişime hazırlanıyoruz. İşte detaylar!

12 Mayıs 2017 - 00:05

Otomobil sektörü 2017 yılında büyümenin de temelinin atılması ile beraber 5 ila 15 yıl içerisinde büyüyecek ve etkileyici bir şekilde değişecek. Gartner, 2020 yılına kadar ağa bağlı 250 milyon otomobilin yollarda olacağını ifade ediyor. Bu büyümenin ciddi bir kısmı araçların geleneksel kıvrılmış metal ve lastik parçaları yerine yepyeni veri hizmetleri ve yepyeni ürünlerden gelecek. Danışmanlık firması olan McKinsey, ağa bağlı otomobil verilerinin ve buradan çıkacak yeni iş modellerinin 2030 yılına kadar yılda tam 1,5 trilyon dolarlık bir değere ulaşma şansının olduğunu belirtiyor.

2025 yılında kullanılacak olan otomobillerin bugünkülerden farklı görüneceğinde hemfikiriz. Otomobiller çoğunlukla tekerlekli bilgisayarlar haline gelecek ve böylece değerli olacak. Ancak bu noktada altyapının onu işlemesi, analiz etmesi ve ondan öğrenebilecek yapıda olması önemli. Bu nedenle AI yani yapay zeka ağa bağlı otomobilin geleceğini ciddi anlamda destekliyor.

 

 

Geleceğin otomobilleri neye benzeyecek?

Otomobillerin geleceğini şekillendiren bazı eğilimler mevcut. Bunların ilki aracın elektroniğini temel anlamda değiştirecek bir bilgisayar teknolojisi. Stereoların ötesinde otomobiller gelecekte özel uygulamaları destekliyor olacak. Aynı iPhone’un bilgisayara sesli aramayı nasıl yapacağını gösterdiği gibi geleceğin otomobilleri de bilgisayarların bizi günlük olarak nasıl taşıyabileceğini gösterecek.

Geleceğin otomobillerinde ayrıca sensörler hususunda da bir devrim meydana gelecek. Sensörlerin maliyeti düşecek ve yapabildikleri işler de ciddi anlamda gelişme gösterecek. Sonuç olarak otomobillerin sonunda çevreleri ile ilgili veri okyanuslarını toplayan pek çok kısa mesafe sensörü barındıracak.

Bunların yanı sıra buluta bağlanmak 2025 yılında otomobillerin temel bir parçası haline gelecek. Makineler ise artık bir aracın yaşam döngüsü için aynı kalacak olan izole modüller olmaktan çıkacak. Bunun yerine buluttan yeni indirmeler yapılabilecek.

Bütün sensör verileri kısa menzilli verileri bile hazır tutabilecek olan araçtan araca (V2V) ya da araçtan alt yapıya (V2I) kullanarak buluta aktarılabilecek. Söz konusu veriler sokak düzeyinde hatta şehir düzeyinde trafik görüntüleri oluşturmak adına toplanacak. Telefon ve bilgisayarlarda olduğu gibi bulut da uygulama ve işleme merkezi olarak hizmet verecek.

Ancak bu trendlerin meyvelerini toplayabilmek için öncelikle yazılımda bir devrime ihtiyaç duyacağımız doğru. Yukarıda özetlemiş olduğumuz bütün teknolojiler ciddi anlamda veri üretecek ve makine öğrenimi ile yapay zeka bunları işlemek için gerekli hale gelecek. Bugün hali hazırda makine öğrenimi ve yapay zekanın karar vermesi ve görüntüleri anlayabilmesi adına bilgisayar kapasitelerinde ciddi bir ilerleme kaydedildiğini gördük. Ancak bunun yalnızca bir başlangıç olduğunu söyleyebiliriz.

IHS teknoloji tarafından hazırlanmış olan bir rapora göre araçlarda yer alan yapay zeka sistemlerinin sayısı 2015 yılında 7 milyondu ve bu sayı 2025 yılına kadar 122 milyona yükselecek. Yapay zeka standart hale gelecek bu şekilde insanlar otomobilleri ile etkileşim şeklini değiştirecek. Yollardan bir tanesi bilgi, eğlence ve daha akıllı bir iletişim yoludur. Yapay zeka, hareket ve ses tanıma, sanal yardım, sürücü izleme ve doğal dil anlama gibi özelliklere sahip olacağı için de sürücüler araçları ile konuşabilecek, onlara cevap verebilecek ve hatta ihtiyaçlarını bu şekilde önceden görebilecek.

Yapay zekanın gelişmiş sürücü destek sistemlerini yani ADAS’ı ana akım gerçekliği haline getirmesi de gerekmektedir. ADAS ve otonom araçlar, çalışmak için kamera tabanlı olan görsel görüntüleme sistemlerini, sürücü koşulunun değerlendirilmesini, sensör füzyon motor kontrol ünitelerini ve radar temelli algılama birimlerini gerektiriyor. IHS’ye göre derin öğrenme bütün sürücüsüz araçlar için önemlidir. Derin öğrenme, nesnelerin tespit edilip tanınmasını, yeni yol koşullarına uyulmasını, hareketleri tahmin edilmesini ve daha fazlasının yapılmasını sağlamaktadır.

 

 

Oraya nasıl ulaşacağız?

Tamamen sürücüsüz olacak otomobillerin yolları oldukça uzun ve bu yol şimdiden kat edilmeye başladı. 2016 yılı nelerin mümkün olduğunu gösterirken kitlesel Pazar için Ulusal Otoyol Trafik Güvenliği İdaresi tarafından tanımlandığı üzere tamamen sürücüsüz Seviye 4 otomobile ulaşmaktan hala yıllarca uzaktayız.

2017 yılında veri toplamak ve ADAS için ayrıntılı gerçek zamanlı haritalar yaratmak için kritik alt yapılar oluştururken endüstri de önemli derecede ilerleme kaydedecek. Bugün bu hedefi gerçekleştirmek adına iki adet seçenek var ve bu yıl ortaya çıkacak olan üçüncü bir önemli alternatife tanık olacağız.

İlk seçenek statik nesnelerin görüntülerini çekerek konumlarını kaydeden araçlara sahip olan otomobiller kullanmak olacaktır. Hassas şerit bilgileri ve yönler için milimetre hassasiyeti gerekli bir detaydır. Bu da para ve zaman açısından son derece pahalı bir seçenek olarak değerlendirilebilir. Üstelik bu seçenek verilerin eski kalmaması için sürekli olarak güncelleme gerektirmektedir.

İkinci seçenek ise veri toplamak için yarı otonom otomobillerin kullanılmasıdır. Bu seçenek için gelişmiş sensörlere sahip olan yeni nesil otomobillere ihtiyaç duyuluyor ancak 2017 yılında söz konusu araçlara sahip olan çok az otomobil ile karşılaşacağız. Şimdi gelelim üçüncü seçeneğe.

Bu yıl gelecek olan üçüncü seçenek ise hali hazırda yollarda olan diğer otonom olmayan araçlardan veri toplamak için yepyeni bir teknoloji kullanmak. Örnek verecek olursak; aynı konumdaki bir dizi araçta ani direksiyon değişikliklerinin tespit edilmesi bir engel olduğunu gösterebilir. Ayrıca tekerleklerin kaydığını ya da ön cam sileceklerinin açık olduğunu fark etmek küçük yalpalamalar ile ilgili yakın çevredeki mikro havaya ilişkin bildirim de sağlayabilir.

Makinenin öğrenmesinin gücü, gelecekteki otomobillerde daha iyi modeller sunulmasının yanı sıra söz konusu verilerin tümünün gelecek nesil otomobillerin ADAS sistemlerini bilgilendirecek olmasıdır. 2017 yılında ortaya çıkacak olan teknolojiler otonom bir aracı tamamen gerçekleştirmeyebilir ancak bu teknolojilerin geleceğin temelini atmak adına kritik bir önem taşıdığını da belirtmekte fayda var.

Reklam

YORUMLAR

  • 0 Yorum
Henüz Yorum Eklenmemiştir.İlk yorum yapan siz olun..
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR x
', 'auto'); ga('send', 'pageview');