btbilgi

Yakın geleceğin kendi kendine gidebilen arabaları için trafik ciddi bir sıkıntı oluşturuyr. Çevrelerini tarama ve analiz etme yöntemleri ideal yol koşullarında yeterli olabiliyor. Fakat ne yazık ki her zaman ideal trafik koşullarını sağlamak mümkün değil, hele de direksiyonun arkasında tonla çeşit sürücü varken. Arabaları kullanacak yapay zekaların insan sürücüleri daha iyi anlayabilmesini umut eden bir grup Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacısı, otonom arabalar için yenilikçi bir analiz sistemi geliştirmiş.

MIT’nin ünlü ‘Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ (CSAIL) araştırmacıları, insan sürücülerün davranışlarını belli kişilik kategorilerine oturtmayı planlamış. Böylece otonom arabalar farklı sürücülerin yaptıklarını daha iyi anlayıp, buna göre önlemler almaya karar verebilecekler. Böyle bir farklılaştırma olmadığı sürece, yapay zeka karşılaştığı her sürücünün aynı hareketleri yapacağını zannedecek şekilde programlanmış olacak. Bu da onları bir insan kadar esnek olmaktan alıkoyan ana engellerden biri.

CSAIL araştırma ekibi, insanların direksiyon başındaki davranışlarını kategorize edebilmek için sosyal psikoloji ve oyun teorisindeki yöntemleri kullanmış. Sürücüler ‘Sosyal Değer Belirleme’ (Social Value Orientation – SVO) adı verilen bir teknik ile üç kategoride değerlendirilmekte. Buna göre kişiler ‘egoistik’ (bencil), ‘altruistik’ (özgecil) ve ‘kooperatif’ (prososyal) olarak gruplara ayırılıyor. İstenen şey, normal bir sürücünün her gün trafikte hiç düşünmeden şekilde yaptığı bir şeyi yapay zekaların da becerebilmesini sağlamak. Yani yapay zekanın karşılaştığı arabalardaki sürücüleri bu üç kategoriden birine sokacak şekilde analiz edebilmesi.

Yapay zeka bu amaçla trafikteki araçların çeşitli davranışlarını taklit eden simülasyonlar ile eğitilmiş. Ardından yapılan trafik testlerinde arabayı idare eden yapay zekanın diğer otomobillerin hareketleri hakkındaki tahmini yüzde 25 oranında artırılabilmiş. Mesela bilgisayar bir sola dönüş simülasyonunda, yaklaşmakta olan sürücünün ne kadar prososyal olabileceği tahmini yaparak kavşağa girme konusunda daha güvenli karar verebilmiş.

Sistem henüz gerçek dünyada uygulanmaya hazır değil deniliyor. Çünkü araştırmacılar sürücü kategorizasyonunu yapan tahmin algoritmalarını geliştirmeye devam ediyorlar. Fakat sonuç ne kadar başarılı olursa olsun, böyle bir sistemin gelecekte otonom arabalar için araç ve yolcu güvenliğini artırma potansiyeli yüksek. Sistemin sadece otomobillere değil, trafikteki diğer öğelere de (yayalar, motorsikletler ve bisikletler gibi) uyarlanması da söz konusu.

Yorumlar
btbilgi
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.