Dünyanın önde gelen üniversitelerinden Massachusetts Institue of Technology (MIT) ve Toyota, daha insansı tepkiler veren otonom sürüş için güçlerini birleştirdi.
İlginizi çekebilir: Yeni Citroen C4 ve elektrikli kardeşi e-C4 ortaya çıktı!
Otonom sürüş denilen şey aslında algılayıcı ve radarlar yardımıyla, aracın çevresini algılamasını temel alan bir sistem. Yani araç çevresini ne kadar iyi tanırsa, sürüşün güvenlik seviyesi de o derece yükseliyor. Bilgisayarların, geçmiş deneyimlere dayanarak öğrenmesi veya ön görülemeyen durumlar için bazı kalıpları öğrenmesi de bu durumun iç yüzü diyebiliriz.
Yukarıda bahsi geçen tanımlar, Toyota ve MIT‘nin üzerinde çalıştığı projenin ta kendisi. Bu ikili, DriveSeg adı verilen yeni bir açık kaynaklı veri kümesi yayınladı. DriveSeg, otonom sürüş sistemleri için dış ortamı görsel bir bilgi haline getirerek, yapay zeka için kaynak ortaya koyan bir oluşum.
Bu projede MIT adına çalışan baş araştırmacı Bryan Reimer, “Bu veri kümesini araştırmacılara, sektöre ve diğer geliştiricilere ulaştırmak temel amacımız. Böylelikle onlara, yeni nesil otonom sürüş ve otomotiv güvenlik teknolojilerine dair geçici yapay zeka modellemeleri için yeni bir bakış açısı kazandırmayı, onları yönlendirmeyi umuyoruz.” dedi. “Toyota İşbirlikli Güvenlik Araştırma Merkezi ile uzun zamandır devam eden ortak çalışmamız, gelecekteki güvenlik teknolojilerini etkiledi” diye ekledi.
DriveSeg, buradaki linkten ücretsiz olarak ulaşılabiliyor. Veriler, manuel sürüm ve yarı otonom sürüm olarak iki kısımdan oluşuyor. Manuel sürüm, Massachusetts bölgesindeki gündüz sürüşleri esnasında kaydedilen, 3 dakikalık yüksek kaliteli video ile birlikte yer alıyor. Yarı otonom sürümde ise toplamda 20 bin karenin üzerinde görüntü barındıran, 10’ar saniyelik 76 adet yüksek kaliteli videolar yer alıyor. Bu veriler MIT İleri Araç Teknolojileri Konsorsiyum‘undan alınmış.
Toyota İşbirlikli Güvenlik Araştırma Merkezi kıdemli mühendisi Rini Sherony, “Öngörücü güç, insan zekasının belki de en önemli parçası. Arabayı kullandığımız her seferde, potansiyel riskleri belirlemek ve daha güvenli kararlar almak için çevremizi sıkı bir şekilde takip ediyoruz. Bu veri kümesini, otonom sürüş sistemler ve dış çevrenin karmaşıklıklar adına en uygun gelişmiş güvenlik sistemleri üzerindeki araştırmaları hızlandırmak için paylaşıyoruz.” dedi.
Bu veri akışının, dinamik gerçek dünya koşullarına yakından benzemesi sebebiyle daha organik senaryo kalıplarının üretilmesine yardımcı olacağı düşünülüyor. Yani makine öğrenmesi ile daha gelişmiş davranışlar ve tahminlerle güvenli sürüş, bambaşka boyutlara çıkabilir.
Kaynak: Carscoops, MIT
tarafından verilmektedir.