Sürücüsüz Arabalar İnsanlardan Daha İyi Şoför Olabilecekler mi?

Sürücüsüz arabaların şehir ve şehirlerarası yollarda dolaşımı yavaş yavaş insanların yerini almasına az kaldı. Kargo taşıyan kamyonların bile bağlantılı sistemler ve otonom araç altyapısıyla bir yerden bir yere teslimat yapma testleri de oldukça umut verici görünüyor. Bu noktada artık insanlığın düşüneceği tek şey yine kendi güvenliğini sağlamak olacak. Ancak bu da otonom arabalarda birçok geliştirmenin yapılmasını mecbur kılıyor.

 

Bugün, sürçüsüz araç dendiğinde akla gelen önemli üretici firmalar var; Ford, GM, Tesla, Lyft ve Google bunların başta gelenleri. Bu firmaların hesaplarına ve ön görülerine göre, Sadece ABD’de 2030 yılına kadar yollarda olacak otonom araba sayısı sürücülü arabalardan yüzde 60 kadar fazla olacak ki, bu da hafife alınacak bir durum değil. Bu yüzden güvenlik ön planda geliyor. Otonom arabaların geleneksel sürücülü arabalardan daha güvenli olabilmeleri için farklı platformlarda geliştirmeler yapılıyor. Yukarıda saydığım firmaların AR-GE grupları sadece bu konuda çalışmalar yapıyorlar.

Sensörler

Sürücüsüz arabalar bulundukları ortamın farkındalığını kazanabilmek için gerçekten insanüstü güçlerle donatılıyorlar. Bu özelliklerin en başında üstün sensörler tasarlamak geliyor. Sürücüsüz araçlar, bu sensörler sayesinde kesintisiz sürüş kabiliyetine sahip oluyorlar. Araba kullanan bir insanın sürekli kullandığı duyuları görme, işitme, bazen gerektiği noktalarda dokunma olarak sınırlı. Bunlarda kademeli olarak ya da aynı anda çalışarak bir arabayı kontrol edebilmemize yardımcı oluyorlar. Sürücüsüz arabalarda bu görevi sensörler ve bu sensörlerin algıladığı her şeyi işleyebilen bir ana beyin var. Bazı sürçüsüz araçlarda radarlar, kameralar, lazer tarayıcılar, ultrasonik alıcılar ve GPS gibi alıcıların tamamı insan duyuları ile eş değer hassaslıkla geliştiriliyor. Bu alıcıları koordine eden beynin arkasında hepimizin tanıdığı bir marka öne çıkıyor, Nvidia.  

Bu sensörler tarafından toplanan tüm veriler elbette bir şekilde sıralanarak işlenmek durumundalar. Burada “beyin” devreye giriyor. Sürücüsüz aracın beyni, ortamla ilgili olarak sürekli bir şekilde araçla iletişim halinde olması gereken bir bileşen. Nvidia bu noktada sürücüsüz araçlar için “beyin” üreten en önemli isim ki, Tesla’nın otomatik pilot sistemleri tamamen bu şirkete emanet.

Beyin

Nvidia, sürücüsüz aracın sensörlerini kontrol eden bu beynin farklı bileşenleri değerlendirebilme özelliklerini tıpkı bir grafik kartının oyunları algılaması olarak anlatıyor. Elbette bu beyin “machine learning” yani “makine öğrenimi altyapısına sahip. Machine learning, sürücüsüz arabanın odaklandığı her şeyi hatta karmaşık örüntüleri bile algılayarak, veriye dayalı akılcı kararlar verebiliyor. Makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, görüntü tanıma, görüntü işleme ve yapay zeka platformlarını azami değerlendirdiğini söylemeye gerek yok. 

Sürüsüz Arabalar Nasıl Öğreniyor?

Nvidia’nın beyni eğitim verisi, etiketler, özellikler ve test verileri ile bir arabanın nasıl çalışacağını öğrenebiliyor. Bu noktada bu temel bileşkeleri de sensörler yardımıyla kendisine gönderilen ortam bilgisine adapte edebiliyor. Bir otomatik pilotun mükemmel çalışabiliyor biliyor olması tamamen buna bağlı. Makine öğrenimi sensörlerle kendi algoritmasını bütünleştirebiliyor. Kümeleme yöntemiyle biriktirdiği veriyi komutlara dönüştürebiliyor. Bu da sürcüsüz aracın virajlarda, kavşaklarda, yokuşlarda ya da meyilli alanlarda nasıl hareket etmesini gerektiğini ona bildirmesine sebep oluyor. Elbette bu işlemler önüne ya da yanına gelebilecek olan insan ya da araç gibi objeleri de fark etmesinde yardımcı oluyor.

Aşağıda İngitere'de denenen yeni model bir şehir sürücüz arabanın videosunu izleyebilirsiniz. 

Aslında pratikte sürüsüz arabaların beyinlerinin dünyadan haberi yok. Ancak bu insanüstü algılama ve değerlendirme gücünü yine insanların sayesinde öğreniyorlar. Arabanın beyni yoldan geçen bir kedi ile insan arasındaki farkı, kaldırımdaki bir ağaç ya da reklam tabelası arasındaki çeşitliliği hep insanların programladıkları sensörler, yapay zeka ve makine öğrenimi yazılımları ile işleyerek kullanıyor. Bu noktada güvenliği ön planda tutmak isteyen geliştiriciler, otonom araçların hem aracın içinde hem de dışındaki dünyanın güvenliğinden sorumlu olduklarını araçlara öğretmeleri ve araçlarında bunu öğrenerek kendisini geliştirmesini sağlamasına özen gösteriyorlar. 

Sonuç

Kısaca sürücüsüz araçların etraflarındaki dünyayı nasıl değerlendirecekleri ve bir insan gibi araç kullanabilmeleri için hangi verileri nasıl işlemeleri gerektiğine karar veren yine insanlar. Bu noktada AR-GE çalışmaları sırasında profesyonel sürüş eğitmenleri de önemli rol oynuyorlar. Otonom arabaların yollarda güvenli olabilmesi için çalışan ekip, araçların hata yapma toleransı olsun istemiyorlar. Böyle bir olasılığa sebep vermemek için bir insanın yapabileceği dikkatsizlikler ve algı dağılmaları gibi risklerden uzak çalışmaya programlı otonom araçlar daha güvenli olabiliyorlar.

Peki, otonom araçlar çevrelerine ne kadar duyarlı olursa olsun hala etraflarında yaya ya da araçla dolaşan insanların hatalarına engel olabilecekler mi dersiniz? 

Otomobil Üreticileri Apple ve Google Elektrikli Arabalarına Karşı Birleşiyor

Alkollüyseniz Çalışmayan Araba Teknolojisi Geliyor

Nissan Düşüncelerinizi Okuyabilen Bir Elektrikli Araba Geliştirdi