Sürücüsüz Otomobiller
Uber, sürücülerini otonom araçlar için sensör ağına dönüştürerek gerçek dünya verisi toplamayı hedefliyor. İşte yeni veri stratejisinin detayları.
Uber, milyonlarca sürücüsünü sadece yolcu taşıyan bir ağ olarak değil, otonom araç şirketleri için gerçek dünya verisi toplayan devasa bir sensör ağı olarak konumlandırmayı hedefliyor. Şirketin uzun vadeli planı, insan sürücülerin araçlarına sensör kitleri yerleştirerek bu araçlardan elde edilen verileri otonom sürüş sistemlerini eğitmek için kullanmayı kapsıyor.
Uber Teknolojiden Sorumlu Başkanı Praveen Neppalli Naga, bu stratejiyi San Francisco’daki TechCrunch StrictlyVC etkinliğinde detaylandırdı. Naga, bu yaklaşımın ocak ayında duyurulan AV Labs programının doğal bir uzantısı olduğunu ifade ediyor.
Otonom araçlar için gerçek dünya verisi toplama
Uber, mevcut AV Labs programında kendi işlettiği küçük ve sensör donanımlı bir araç filosuyla veri topluyor. Şirket, gelecekte bu yapıyı dünya genelindeki milyonlarca sürücüsünü kapsayacak şekilde genişletmeyi planlıyor.
Praveen Neppalli Naga, otonom araç geliştirme sürecindeki en büyük engelin artık temel teknoloji değil, veri olduğunu vurguluyor. Otonom araç şirketleri, farklı şehirlerde ve trafik koşullarında gerçek dünya senaryolarına ihtiyaç duyuyor.
Uber, hali hazırda yollarda olan sürücü ağını kullanarak talep edilen bölgelerden veri sağlayabilecek bir altyapı kuruyor. Bu yapı, otonom araçların yanı sıra fiziksel dünya senaryolarıyla eğitilen diğer yapay zekâ modelleri için de önemli bir kaynak oluşturabilir.
Şirket, daha önce kendi otonom araç geliştirme çalışmalarından çekilmişti. Yeni veri stratejisi, Uber’i doğrudan bir araç üreticisi yapmadan otonom araç ekosisteminin veri katmanına yerleştiriyor.
Uber’in şu anda 25 otonom araç şirketiyle ortaklığı bulunuyor ve bu kapsamda AV cloud adında bir veri kütüphanesi oluşturuluyor. Partner şirketler, etiketlenmiş sensör verilerini kendi otonom sürüş modellerini eğitmek için kullanabiliyor.
Simülasyon ve gelecekteki strateji
Ortak şirketler, eğittikleri modelleri gerçek Uber yolculukları üzerinde shadow mode denilen simülasyon mantığıyla test edebiliyor. Bu yöntemle otonom araç fiziksel olarak yola çıkmadan, gerçek yolculuk verisi üzerinde modelin performansı ölçülüyor.
Praveen Neppalli Naga, Uber’in bu veriden para kazanmayı ana amaç olarak görmediğini ve veriyi demokratikleştirmek istediklerini belirtiyor. Ancak büyük ölçekli ve özel gerçek dünya sensör verisine sahip olmak, Uber’e otonom araç pazarında ciddi bir pazarlık gücü kazandırabilir.
Planın önünde teknik ve hukuki hazırlıklar gibi bazı düzenleyici başlıklar bulunuyor. Uber, insan sürücülerin araçlarına sensör yerleştirmeden önce sensör kitlerinin çalışma prensiplerini ve veri paylaşım kurallarını netleştirmek zorunda.
Waymo gibi şirketler kendi filolarıyla veri toplarken, Uber’in dünya genelindeki geniş sürücü ağı farklı bir rekabet avantajı sunuyor. Doğru donanım ve izinlerle bu ağ, otonom sürüş şirketleri için geniş ölçekli bir veri altyapısına dönüşebilir. Sizce Uber’in sürücülerini birer veri toplama aracına dönüştürmesi otonom sürüş teknolojilerinin gelişimini nasıl etkiler?
Source link
