Yapay Zekâ, Geleceğin Otomobillerini Şekillendirecek
2017’de, son kullanıcı cihazlarında üçüncü büyük devrimin şafağındayız. İlk kez 1990’lı yıllarda Windows’lu PC’ler çıkmıştı, akıllı telefon ise 2006’da iPhone’la ortaya çıktı. Şimdi otomobillerde, son kullanıcı deneyimindeki bir sonraki büyük değişime haz
Otomotiv işi 2017 yılında büyümenin temelinin atılmasıyla birlikte, önümüzdeki 5 ile 15 yıl içinde büyüyecek ve çarpıcı bir şekilde değişecektir. Gartner, 2020 yılına kadar ağa bağlı 250 milyon otomobilin yollarda olacağını tahmin ediyor. Bu büyümenin büyük bir kısmı, aracın geleneksel “kıvrılmış metal ve lastik” parçaları yerine yeni veri hizmetleri ve yeni ürünlerden gelecek. Danışmanlık firması McKinsey, ağa bağlı otomobil verilerinin ve buradan çıkan yeni iş modellerinin 2030 yılına kadar yılda 1.5 trilyon dolarlık bir değere ulaşabileceğini tahmin ediyor.
2025 yılının otomobili bugünkülerden oldukça farklı görünecek. Otomobiller büyük oranda çok değerli veri üreten tekerlekli bilgisayarlar olacaklar - yalnızca eğer altyapı onu işleyebilecek, analiz edebilecek ve ondan öğrenebilecek yapıdaysa, veriler yararlı olacaktır. İşte bu nedenle AI, ağa bağlı otomobilin geleceğini destekliyor.
Geleceğin otomobili neye benzeyecek?
Otomobillerin geleceğini şekillendiren bir takım eğilimler var. Birincisi, araç elektroniğini temelde değiştirecek büyük bir bilgisayar teknolojisinin varlığıdır. Stereoların ötesinde, otomobiller özel uygulamalar çalıştırıyor olacaklar. Tıpkı iPhone’un, bilgisayara sesli aramayı nasıl yapacağını göstermiş olduğu gibi geleceğin otomobilleri de bilgisayarların bizi nasıl günlük olarak taşıyabileceğini gösterecektir. Otomobiller ayrıca sensörlerde de bir devrim yaşayacaklar. Sensörlerin maliyeti düşerken, aynı zamanda yapabildikleri şeylere ilişkin de büyük adımlar atıldığını göreceğiz. Sonuç olarak, otomobiller sonunda çevreleriyle ilgili veri okyanuslarını toplayan onlarca kısa mesafe sensörü içerecekler. Buna ek olarak, buluta bağlanmak 2025’te araçların temel bir parçası olacaktır. Makineler artık bir aracın 20 yıllık yaşam döngüsü için aynı kalacak izole modüller olmayacak. Bunun yerine, buluttan yeni indirmeler yapabilecekler. Tüm sensör verileri, kısa menzilli verileri bile hazır tutacak olan V2V (araçtan araca) veya V2I’yi (araçtan altyapıya) kullanarak buluta aktarılacak veya bire bir aktarılacak. Bu veriler, sokak düzeyinde ve hatta şehir düzeyinde trafik görüntüleri oluşturmak için toplanacaktır. Bilgisayarlar ve telefonlarda olduğu gibi bulut da, merkezi bir bilgi, uygulama ve işleme merkezi olarak hizmet edecektir. Ancak, bu trendlerin meyvelerini toplamak için, öncelikle yazılımda bir devrime ihtiyaç duyacağız. Yukarıda özetlenen tüm teknolojiler muazzam miktarda veri üretecekler. Makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) hepsini işlemek için gerekli olacak. Bugün, zaten makine öğrenimi ve AI’ın, karar vermesi ve görüntüleri anlaması için bilgisayarların kapasitelerinde büyük ilerleme kaydedildiğini gördük. Bu sadece bir başlangıç. IHS Technology tarafından hazırlanan bir rapora göre, araçlardaki AI sistemlerinin sayısı 2015 yılında 7 milyona, 2025 yılına kadar 122 milyona yükselecek. AI standart hale
gelecek ve böylece insanlar otomobilleriyle etkileşim biçimini değiştirecek. Yollardan biri, bilgi-eğlence ve daha akıllı etkileşim yoludur. AI, ses ve hareket tanıma, sürücü izleme, sanal yardım ve doğal dil anlama (NLU) gibi özelliklere sahip olacak. Sürücüler arabalarıyla konuşabilecek ve onlara cevap verebilecek ve hatta ihtiyaçlarını önceden görebilecekler. AI’ın, gelişmiş sürücü destek sistemlerini (ADAS) bir ana akım gerçekliği haline getirmeleri de gereklidir. ADAS ve sürücüsüz otomobiller çalışmak için, kamera tabanlı görsel görüntüleme sistemlerini, radar temelli algılama birimlerini, sürücü koşulunun değerlendirilmesini ve sensör füzyon motor kontrol ünitelerini (ECU) gerektirirler. IHS’ye göre, “derin öğrenme” tüm sürücüsüz otomobiller için önemlidir. Nesnelerin tespit edilmesi ve tanınması, hareketleri tahmin etmelerini, yeni yol koşullarına uymalarını ve daha fazlasını yapmalarını sağlar.
Oraya nasıl varacağız?
Tamamen sürücüsüz otomobillerin yolları uzun ve bu yol şimdiden başladı. 2016 neyin mümkün olduğunu gösterirken, kitlesel pazar için, Ulusal Otoyol Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA) tarafından tanımlandığı gibi tamamen sürücüsüz olan Seviye 4 otomobiline ulaşmaktan hâlâ yıllarca uzaktayız. 2017’de, veri toplamak ve ADAS için ayrıntılı gerçek zamanlı haritalar oluşturmak için kritik altyapılar oluştururken, endüstri de önemli kilometre taşlarına ulaşacak. Bugün, bu hedefi gerçekleştirmek için iki seçenek var ve bu yıl ortaya çıkacak üçüncü bir önemli alternatifi göreceğiz.
Bir seçenek, statik nesnelerin görüntülerini çekip konumlarını kaydeden araçlara sahip otomobiller kullanmaktır. Hassas şerit bilgileri ve yönler için “milimetre hassasiyeti” gereklidir. Bu, para ve zaman bakımından son derece pahalı bir seçenektir ve verilerin eski kalmaması için sürekli güncelleme de gerektirir. İkinci seçenek, veri toplamak için yarı otonom araçların kullanılmasıdır. Bunun için gelişmiş sensörlere sahip yeni nesil otomobiller gerekiyor ancak 2017’de bu araçlara sahip çok az otomobil olacak.
Bu yıl gelecek olan üçüncü seçenek, halihazırda yolda olan diğer otonom olmayan otomobillerden veri toplamak için yeni bir teknoloji kullanmaktır. Örneğin, aynı konumdaki bir dizi otomobilde ani direksiyon değişiklikleri tespit edilmesi, bir engelin olduğunu gösterebilir. Tekerleklerin kaydığını veya ön cam sileceklerinin açık olduğunu fark etmeniz, küçük yalpalamalarla ilgili yakın çevredeki mikro havaya ilişkin bildirimi sağlayacaktır. Makinenin öğrenmesinin gücü, geleceğin otomobillerinde daha iyi modeller sunulmasının yanı sıra, bu verilerin hepsinin gelecek nesil otomobillerinin ADAS sistemlerini bilgilendirmesidir. 2017’de ortaya çıkacak teknolojiler tamamen otonom bir aracı gerçekleştiremeyebilir, ancak geleceğin temelini atmak için kritik önem taşıyorlar.