Geliştirilen yapay zeka otonom araçları yaygınlaştıracak

Boğaziçi ve Oxford Üniversitelerinin ortak yürüttüğü çalışmayla, otonom araçların kötü hava koşullarında daha güvenli seyahat edecekleri yeni bir yapay zeka geliştirildi. Böylece sürücüsüz araç olarak bilinen otonom araçların yaygınlaşmasının önündeki en büyük engellerden biri daha aşıldı. Geliştirilen yapay zekayla birlikte kar, yağmur, sis ve gece görüşü gibi zorlayıcı koşulları aşan araçlar, artık daha emniyetli olacak.

Boğaziçi Üniversitesi ve Oxford Üniversitesi iş birliğinde yürütülen ve yaklaşık iki buçuk yıl süren çalışmayla bilim insanları, otonom araçların özellikle zorlayıcı hava koşulları ve GPS-bağımsız ortamlarda emniyetli otonom sürüş kabiliyeti elde edebilmeleri için kritik öneme sahip bir yapay zeka mimarisi geliştirdi. Makina öğrenmesi alanında dünyanın en prestijli bilimsel dergilerinden birisi olarak kabul edilen Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlanan çalışma, otonom araçların yazılım çekirdeğinde kritik bir parça olan öz-hareket tahmini için öz-denetimli bir derin öğrenme mimarisini literatüre kattı. Araştırmada kamera, radar ve lidar gibi çeşitli sensörlerin güçlü yanlarını kullanabilmek için geometrik farkındalığı olan akıllı bir sensör füzyon metodu uygulandı.

YAPAY ZEKAYLA OTONOM SÜRÜŞ KABİLİYETİ GELİŞTİRİLDİ

Çalışmadaki yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesinde rol alan Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Dr. Mehmet Turan, otonom araçların haritalama, konumlandırma, navigasyon, rota hesaplama ve gerçekleştirme gibi çok karmaşık işlevleri bir arada yürüten siber-fiziksel sistemler olduğunu belirterek ekledi: “Veriye dayalı algoritmalar son yıllarda çevresel etkenlere bağlı kırılganlıkları minimum seviyelere indirmeyi vadediyor. Fakat gerçek dünya koşullarında bu modüler yapının performansını sürüş güvenliğini tehlikeye atabilecek kadar kritik seviyelere düşüren koşullar ortaya çıkabiliyor ve bu da otonom araçların gündelik hayatta yaygın kullanımının önündeki en büyük engellerden birisi olarak önümüze çıkıyor. Bu bağlamda otonom araçlarda en kritik yazılım modüllerinden birisi hassas konumlandırma sistemleridir. Bu sistemler otonom araçların beyni diye nitelendirebileceğimiz çekirdek yazılımındaki hareket planlama, tahmin, durumsal farkındalık ve çarpışma önleme gibi hayati işlevler için bir temel oluşturmaktadır. Bizim geliştirdiğimiz yapay zeka; kamera, radar, ve lidar gibi sensörleri yoldaki koşullara göre gerçek zamanlı ve efektif bir şekilde birleştirerek otonom sürüşün zorlu hava koşullarında da devam etmesini sağlıyor. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka modeli, kar, yağmur, sis ya da gece gibi zorlu hava koşullarında sensörlerden hangisine daha çok güvenebileceğine ve hangi sensörlerin verilerine daha az güvenmesi gerektiğine karar verebiliyor. Böylece sistem hassas konumlandırma becerisini zorlu şartlarda da devam ettirebiliyor.”

“BU YAZILIM GELECEKTE OTONOM ARAÇ KAZALARINI ÖNLEYECEK”

Oxford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünden Dr. Yasin Almalıoğlu ise geliştirilen yapay zekanın, otonom araçların kötü hava koşullarında emniyet ve güvenilirliğini artırmak için kritik öneme sahip bir yazılım olduğuna dikkat çekerek şöyle devam etti: “Bu yazılım otonom araçlara zorlu koşullarda hassas konumlandırma kabiliyeti sunmakta. Bunu gerçekleştirebilmek için, değişik sensör bilgilerini hava ve yol durumuna göre en efektif şekilde yorumluyor. Böylece sensör füzyon gerçekleştiriyor. Hassas konumlandırmanın önemini anlamak için bir otonom aracın trafikte kavşaklarda birkaç metre ileride durduğunu, ya da dönüş öncesi şeridini yanlış tahmin ettiğini düşünün. Bu ve benzeri durumlarda ölümcül sonuçları olacak birçok kazanın gerçekleşeceğini tahmin etmek zor değil. Otonom araba kullanımı gelecekte yaygınlaştığında, bu ve benzeri kazaların günde kaç insanın hayatına mal olabileceğini düşünürsek, hassas konumlandırma teknolojilerinin önemini daha iyi kavramış oluruz.”

Dr. Mehmet Turan ve Dr. Yasin Almalıoğlu yaptıkları bu çalışmanın otonom araçları daha emniyetli hale getirerek tüm hava koşullarında çalışabilmelerine bir adım daha yaklaştırdığı ve toplumsal otonom araç uygulamaları üzerinde kritik bir etkiye sahip olacağı konusunda hemfikir.