Ulaşım cennetinde yapılan bir eşleşme: AI ve sürücüsüz arabalar

Yapay zeka (AI), malları ve insanları sürme ve taşıma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Otonom araçlar olarak da bilinen sürücüsüz otomobiller, insan sürücüye ihtiyaç duymadan yollarda ve otoyollarda gezinmek için AI ve diğer ileri teknolojileri kullanan bir araç türüdür.

Kendi kendine giden arabaların çeşitli faydaları vardır. Birincisi, insan hatasından kaynaklanan kaza sayısını önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahipler. Bu, yolda daha az ölüm ve yaralanmaya yol açabilir. Kendi kendini süren arabalar, birbirleriyle iletişim kurabildikleri ve rotalarını ve hızlarını optimize etmek için gerçek zamanlı kararlar alabildikleri için trafik akışını iyileştirebilir ve tıkanıklığı azaltabilir.

Ayrıca sürücüsüz otomobiller, yakıt tüketimini ve emisyonları azaltarak çevre üzerinde olumlu bir etkiye sahip olabilir. Ayrıca yaş, engellilik veya diğer faktörler nedeniyle araç kullanamayan kişiler için hareketliliği artırabilirler.

Sürücüsüz otomobillerde yapay zeka nasıl kullanılıyor?

Kendi kendine giden arabaların yaygınlaşmasından önce ele alınması gereken birçok zorluk var. Ana zorluklardan biri, halka açık yollarda kullanılabilecek kadar güvenilir ve emniyetli yapay zeka sistemleri geliştirmektir. Yolcuların ve yayaların güvenliğinin nasıl sağlanacağı ve bir kaza durumunda sorumluluğun nasıl ele alınacağı gibi, dikkate alınması gereken düzenleyici, yasal ve etik konular da vardır.

Bu zorluklara rağmen, sürücüsüz arabaların gelişimi hızlı bir şekilde ilerliyor. Geleneksel otomobil üreticileri ve teknoloji firmaları da dahil olmak üzere birçok şirket, teknolojiye büyük yatırım yapıyor ve kendi kendine giden arabalar şimdiden bazı bölgelerde halka açık yollarda test ediliyor. Ne zaman yaygınlaşacağını tam olarak tahmin etmek zor olsa da, sürücüsüz arabaları yakın gelecekte yollarda görmemiz muhtemel.

Otomotiv endüstrisinde yapay zeka

Kendi kendine giden arabalarda yapay zekanın kullanıldığı birkaç yol:

Algılama ve algılama

Kendi kendine giden arabalar, çevreleri hakkında veri toplamak için kameralar, lidar, radar ve ultrasonik sensörler gibi çeşitli sensörler kullanır. Bu veriler daha sonra, çevrenin ayrıntılı bir haritasını oluşturmak ve yayalar, diğer araçlar, trafik ışıkları ve yol işaretleri gibi nesneleri tanımlamak için AI algoritmaları kullanılarak işlenir ve analiz edilir.

Karar verme

Sürücüsüz otomobiller, sensörlerinden topladıkları verilere dayalı olarak gerçek zamanlı kararlar vermek için yapay zekayı kullanır. Örneğin, sürücüsüz bir araba yoldan geçen bir yayayı algılarsa, yavaşlama veya durma gibi en iyi hareket tarzını belirlemek için yapay zekayı kullanır.

Tahmine dayalı modelleme

Sürücüsüz otomobiller, yayalar ve diğer araçlar gibi diğer yol kullanıcılarının davranışlarını tahmin etmek için yapay zekayı kullanır. Bu, aracın potansiyel sorunları önceden tahmin etmesine ve bunları önlemek için uygun önlemleri almasına yardımcı olur.

Doğal dil işleme

Bazı sürücüsüz araçlar, yolcuların araçla doğal dili kullanarak iletişim kurmasını sağlayan ses tanıma teknolojisi ile donatılmıştır. Bu teknoloji, sözlü komutları anlamak ve bunlara yanıt vermek için yapay zekayı kullanır.

Genel olarak yapay zeka, kendi kendini süren arabaların önemli bir bileşenidir ve çevrelerini algılamalarını, algılamalarını ve gezinmelerini ve ayrıca gerçek zamanlı olarak kararlar almalarını ve değişen koşullara yanıt vermelerini sağlar.

Sürücüsüz arabalarda derin öğrenme

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi türüdür. Bu sinir ağları, verilerdeki kalıpları öğrenip tanıyabilir ve görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Kendi kendini süren otomobiller bağlamında, derin öğrenme genellikle otomobilin yön bulmasını ve karar vermesini sağlayan yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için kullanılır. Örneğin, derin öğrenme algoritmaları, aracın yayalar, diğer araçlar ve trafik işaretleri gibi çevresindeki nesneleri tanımasını ve sınıflandırmasını sağlamak için büyük görüntü ve video veri kümeleri üzerinde eğitilebilir.

---

PaddlePaddle derin öğrenme çerçevesi, yapay zekayı endüstriyel uygulamalara genişletiyor

---

Derin öğrenme, sürücüsüz arabalarda tahmine dayalı modellemenin doğruluğunu artırmak için de kullanılır. Örneğin araç, sensörlerinden gelen verileri analiz etmek ve belirli bir konumda yoldan geçen bir yaya olasılığını veya başka bir aracın ani şerit değiştirme olasılığını tahmin etmek için derin öğrenme algoritmalarını kullanabilir.

Sürücüsüz otomobiller için GDDR6'nın önemi

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6), grafik işleme ve diğer hesaplama açısından yoğun görevler için verileri depolamak ve işlemek üzere grafik işleme birimlerinde (GPU'lar) kullanılan bir bellek türüdür. Otonom sürüş bağlamında GDDR6 önemlidir çünkü kendi kendine giden arabaların çalışması için gerekli olan büyük miktarda verinin yüksek hızda işlenmesini sağlar.

Kendi kendine giden arabalar, çevreleri hakkında veri toplamak için kameralar, lidar, radar ve ultrasonik sensörler gibi çeşitli sensörlere güvenir. Bu veriler daha sonra, çevrenin ayrıntılı bir haritasını oluşturmak ve yayalar, diğer araçlar, trafik ışıkları ve yol işaretleri gibi nesneleri tanımlamak için AI algoritmaları kullanılarak işlenir ve analiz edilir. Bu görevleri etkinleştirmek için gereken veri işleme ve analiz, hesaplama açısından yoğundur ve verileri hızlı bir şekilde depolamak ve bunlara erişmek için GDDR6 gibi yüksek hızlı bellek gerektirir.

Verilerin yüksek hızda işlenmesini sağlamanın yanı sıra, GDDR6 aynı zamanda enerji tasarrufludur ve bu, yeniden şarj edilmeye ihtiyaç duymadan uzun süre çalışabilmeleri gerektiğinden sürücüsüz arabaların çalışması için önemlidir.

Genel olarak GDDR6, kendi kendine giden arabaların çalışması için gerekli olan büyük miktarda verinin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağladığından, otonom sürüşün geleceği için önemli bir teknolojidir.

Otomotiv yapay zeka algoritmaları ve sürücüsüz arabalar

Otomotiv AI algoritmalarında hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme yöntemleri kullanılır.

Denetimli öğrenme

Denetimli öğrenme, bir modelin etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitildiği, yani verilerin doğru çıktıyla etiketlendiği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimli öğrenmenin amacı, etiketli verilere dayalı olarak girdileri çıktılara eşleyen bir işlevi öğrenmektir.

Eğitim sürecinde, modele bir dizi giriş/çıkış çifti sunulur ve yeni bir girdi verildiğinde çıktıyı doğru bir şekilde tahmin edebilmesi için dahili parametrelerini ayarlamak için bir optimizasyon algoritması kullanır. Model eğitildikten sonra, yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Denetimli öğrenme genellikle sınıflandırma (sınıf etiketini tahmin etme), regresyon (sürekli bir değeri tahmin etme) ve yapılandırılmış tahmin (bir diziyi veya ağaç yapılı çıktıyı tahmin etme) gibi görevler için kullanılır.

Denetimli öğrenme, sürücüsüz arabalarda çeşitli şekillerde kullanılabilir. İşte birkaç örnek:

• Nesne tanıma: Denetimli öğrenme algoritmaları, sürücüsüz bir arabanın sensörleri tarafından toplanan verilerdeki nesneleri tanıyacak bir modeli eğitmek için kullanılabilir. Örneğin, bir model görüntülerde veya lidar nokta bulutlarında yayaları, diğer araçları, trafik ışıklarını ve yol işaretlerini tanıyacak şekilde eğitilebilir.
• modelleme: Denetimli öğrenme algoritmaları, ortamda meydana gelen belirli olayların olasılığını tahmin edecek bir modeli eğitmek için kullanılabilir. Örneğin, bir model belirli bir yerde karşıdan karşıya geçen bir yaya olasılığını veya başka bir aracın ani şerit değiştirme olasılığını tahmin edecek şekilde eğitilebilir.
• Davranış tahmini: Denetimli öğrenme algoritmaları, yayalar ve diğer araçlar gibi diğer yol kullanıcılarının davranışlarını tahmin edecek bir modeli eğitmek için kullanılabilir. Bu, örneğin, bir yayanın belirli bir yerde karşıdan karşıya geçme olasılığını tahmin etmek veya başka bir aracın ani şerit değiştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir.

Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme, bir modelin etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde eğitildiği, yani verilerin doğru çıktıyla etiketlenmediği bir makine öğrenimi türüdür. Denetimsiz öğrenmenin amacı, belirli bir çıktıyı tahmin etmek yerine verilerdeki kalıpları veya ilişkileri keşfetmektir.

Denetimsiz öğrenme algoritmalarının tahmin etmek için belirli bir hedefi yoktur ve bunun yerine verilerdeki kalıpları ve ilişkileri bulmak için kullanılır. Bu algoritmalar genellikle kümeleme (benzer veri noktalarını bir arada gruplama), boyut azaltma (verilerdeki özellik sayısını azaltma) ve anormallik tespiti (olağandışı olan veya verinin geri kalanına uymayan veri noktalarını belirleme) gibi görevler için kullanılır. veri).

Denetimsiz öğrenme, sürücüsüz arabalarda çeşitli şekillerde kullanılabilir. İşte birkaç örnek:

• Anomali tespiti: Denetimsiz öğrenme algoritmaları, sürücüsüz bir arabanın sensörleri tarafından toplanan verilerdeki olağandışı veya beklenmedik olayları belirlemek için kullanılabilir. Örneğin, beklenmedik bir yerde yoldan geçen bir yayayı veya ani şerit değiştiren bir aracı belirlemek için denetimsiz bir öğrenme algoritması kullanılabilir.
• Kümeleme: Denetimsiz öğrenme algoritmaları, otonom bir otomobilin sensörleri tarafından toplanan verileri kümelemek ve benzer veri noktalarını bir arada gruplandırmak için kullanılabilir. Bu, örneğin farklı yol yüzeylerine karşılık gelen veri noktalarını veya farklı trafik koşullarına karşılık gelen veri noktalarını gruplandırmak için kullanılabilir.
• Özellik çıkarma: Denetimsiz öğrenme algoritmaları, sürücüsüz bir arabanın sensörleri tarafından toplanan verilerden özellikleri çıkarmak için kullanılabilir. Örneğin, denetimsiz bir öğrenme algoritması, ortamdaki nesnelerin kenarlarına karşılık gelen bir lidar nokta bulutundaki özellikleri veya sahnedeki nesnelerin kenarlarına karşılık gelen bir görüntüdeki özellikleri tanımlamak için kullanılabilir.

Kendi kendine giden arabalarda özerklik seviyeleri

Kendi kendine giden arabalar genellikle 0. seviyeden (otomasyon yok) 5. seviyeye (tamamen otonom) kadar değişen otomasyon seviyelerine göre sınıflandırılır. Otomasyon seviyeleri Otomotiv Mühendisleri Derneği (SAE) tarafından tanımlanır ve aşağıdaki gibidir:

Seviye 0: Otomasyon yok

Sürücü her zaman aracın tam kontrolü altındadır.

Seviye 1: Sürücü yardımı

Araç, şerit tutma veya uyarlanabilir hız sabitleyici gibi bazı otomatikleştirilmiş işlevlere sahiptir, ancak sürücü dikkatli olmalı ve her an kontrolü ele almaya hazır olmalıdır.

Seviye 2: Kısmi otomasyon

Araç, aracın hızlanmasını, frenlenmesini ve direksiyonunu kontrol etme gibi daha gelişmiş otomatik işlevlere sahiptir, ancak sürücünün yine de çevreyi izlemesi ve gerekirse müdahale etmeye hazır olması gerekir.

Seviye 3: Koşullu otomasyon

Araç, belirli koşullar altında tüm sürüş görevlerini yerine getirebilir, ancak araç üstesinden gelemeyeceği bir durumla karşılaşırsa sürücünün kontrolü ele almaya hazır olması gerekir.

Seviye 4: Yüksek otomasyon

Araç, çok çeşitli koşullar altında tüm sürüş görevlerini yerine getirebilir, ancak kötü hava koşulları veya karmaşık sürüş ortamları gibi belirli durumlarda sürücünün kontrolü ele alması gerekebilir.

Seviye 5: Tam otomasyon

Araç, her koşulda tüm sürüş görevlerini yerine getirebiliyor ve sürücünün kontrolü ele alması gerekmiyor.

Otonom arabaların henüz 5. seviyede olmadığını ve bu seviyeye ne zaman ulaşacaklarının da belli olmadığını belirtmekte fayda var. Şu anda yollarda bulunan sürücüsüz arabaların çoğu 4. seviye veya altındadır.

Sürücüsüz arabalar: Artıları ve eksileri

Sürücüsüz otomobiller birçok fayda sağlama potansiyeline sahiptir, ancak yaygınlaşmadan önce ele alınması gereken bazı zorluklar da vardır.

Artılar

• Azaltılmış kazalar: Sürücüsüz otomobiller, insan hatasından kaynaklanan kaza sayısını önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahiptir ve bu da yollarda daha az ölüm ve yaralanmaya yol açabilir.
• İyileştirilmiş trafik akışı: Kendi kendini süren arabalar, birbirleriyle iletişim kurarak ve rotalarını ve hızlarını optimize etmek için gerçek zamanlı kararlar alarak trafik akışını iyileştirebilir ve tıkanıklığı azaltabilir.
• Artan hareketlilik: Kendi kendine giden arabalar, yaş, engellilik veya diğer faktörler nedeniyle araç kullanamayan kişiler için hareketliliği artırabilir.
• Çevresel faydalar: Sürücüsüz otomobiller, çevre üzerinde olumlu bir etkisi olabilecek yakıt tüketimini ve emisyonları azaltabilir.

Eksiler

• Güvenilirlik ve güvenlik endişeleri: Özellikle karmaşık veya öngörülemeyen sürüş durumlarında sürücüsüz arabaların güvenilirliği ve güvenliği konusunda endişeler var.
• İş kaybı: Sürücüsüz arabalar, potansiyel olarak taksi ve kamyon şoförleri gibi insan sürücüler için iş kaybına yol açabilir.
• Etik ve yasal konular: Bir kaza durumunda yolcuların ve yayaların güvenliğinin nasıl sağlanacağı ve sorumluluğun nasıl ele alınacağı gibi dikkate alınması gereken etik ve yasal konular vardır.
• Siber güvenlik riskleri: Kendi kendine giden arabalar, güvenliklerini ve mahremiyetlerini tehlikeye atabilecek siber saldırılara karşı savunmasız olabilir.

Kendi kendine giden arabaların gerçek hayattan örnekleri

Geliştirilmekte olan veya hâlihazırda yollarda olan birkaç sürücüsüz araba örneği vardır:

Waymo

Waymo Google'ın ana şirketi olan Alphabet'in sahibi olduğu sürücüsüz bir araba şirketidir. Waymo'nun otonom arabaları, Phoenix, Arizona ve Detroit, Michigan da dahil olmak üzere Amerika Birleşik Devletleri'ndeki çeşitli şehirlerde halka açık yollarda test ediliyor.

[Gömülü içerik]

Tesla Otopilotu

Tesla Otopilotu belirli Tesla modellerinde bulunan yarı otonom bir sürüş sistemidir. Tamamen kendi kendine sürüş olmasa da, aracın şerit tutma ve şerit değiştirme gibi bazı sürüş görevlerini sürücüden minimum girişle gerçekleştirmesine olanak tanır.

[Gömülü içerik]

Gemi gezisi

Gemi gezisi General Motors'a ait sürücüsüz otomobil şirketidir. Cruise'un sürücüsüz arabaları San Francisco, California ve Phoenix, Arizona'daki halka açık yollarda test ediliyor.

[Gömülü içerik]

şafak

şafak binek araçlar, teslimat araçları ve toplu taşıma da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılmak üzere otonom araç teknolojisi geliştiren sürücüsüz bir otomobil şirketidir. Aurora'nın sürücüsüz arabaları Amerika Birleşik Devletleri'ndeki çeşitli şehirlerde halka açık yollarda test ediliyor.

[Gömülü içerik]

Anahtar teslim paketler

• Yapay zeka, sürücüsüz arabaların geliştirilmesinde ve işletilmesinde çok önemli bir rol oynuyor.
• AI, sürücüsüz arabaların çevrelerini algılamasını, algılamasını ve gezinmesini ve ayrıca sensörlerinden toplanan verilere dayalı olarak gerçek zamanlı kararlar almasını sağlar.
• Yapay sinir ağlarının büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmesini içeren bir tür makine öğrenimi olan derin öğrenme, sürücüsüz arabaların geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Kendi kendine giden arabalar genellikle 0. seviyeden (otomasyon yok) 5. seviyeye (tamamen otonom) kadar değişen otomasyon seviyelerine göre sınıflandırılır.
• Şu anda yollarda bulunan sürücüsüz arabaların çoğu 4. seviye veya altındadır, yani belirli koşullar altında tüm sürüş görevlerini yerine getirebilirler, ancak sürücü gerekirse kontrolü ele almaya hazır olmalıdır.
• Sürücüsüz otomobiller, insan hatasından kaynaklanan kaza sayısını önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahiptir ve bu da yollarda daha az ölüm ve yaralanmaya yol açabilir.
• Kendi kendini süren arabalar, birbirleriyle iletişim kurarak ve rotalarını ve hızlarını optimize etmek için gerçek zamanlı kararlar alarak trafik akışını iyileştirebilir ve tıkanıklığı azaltabilir.
• Kendi kendine giden arabalar, yaş, engellilik veya diğer faktörler nedeniyle araç kullanamayan kişiler için hareketliliği artırabilir.
• Sürücüsüz otomobiller, çevre üzerinde olumlu bir etkisi olabilecek yakıt tüketimini ve emisyonları azaltabilir.
• Halka açık yollarda kullanım için yeterince güvenilir ve emniyetli yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinin yanı sıra düzenleyici, yasal ve etik konular da dahil olmak üzere sürücüsüz otomobillerin yaygınlaşmasından önce ele alınması gereken zorluklar var.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/