Makine ÖğrenmesiSürücüsüz Araç

Otonom Araçların Sokaklardaki İnsanların Beden Dilini Öğrenmesi

Hareket yakalama teknolojisi, otonom araçların gelecekte çok daha güvenilir olmasına yardım edecek. Neden mi?

Diyelim ki dört şeritli bir cadde, büyük bir çukur tadilatı olduğu için ikiye daralmaktadır. Bir işçi sağ eliyle arabalara işaret verirken sol elinde bir dur işareti tutuyor. İnsan sürücüler, hareketi mi yoksa işareti mi takip edeceklerini iki kez düşünmezler; durmadan yumuşak bir şekilde ileri doğru hareket ederler. Fakat aynı durumda bir otonom araç olsa sonuç pek de aynı olamayacaktır. Otonom araç dur işaretini algılamakta sorun yaşamazken, beden dili kullanan bu insanın ne demek istediğini anlamayacaktır.

Bu olayı sadece bu örnekteki gibi düşünmeyin. Mesela sokakta yürüyorsunuz. Karşı caddede arkadaşınızı gördünüz ve ona selam vermek için elinizi kaldırdınız. Gerçek bir insan şoför bunu anlamakta bir sorun yaşamazken otonom aracın vereceği tepkiyi belirlemek çok daha karmaşık. Dolaysıyla kaza gibi sonuçlara yol açması da olası.

Otonom araçlara gerçekten bir başarı sağlamak isteniyorsa sadece insanlığın ortak el hareketleri değil, günlük hayatına devam eden yayaların el kol hareketlerini ve beden dillerini de anlamak gerekir. Bu işaretler insanlar için ne kadar basit gözükse de hala dünyayı anlamanın başında olan bilgisayarlar için zorlu bir süreç.

Dünyanın dört bir yanındaki otonom araç geliştiricileri, başlangıçta bisikletçilerden gelen sinyallere odaklanarak, kendi kendine giden arabalara en azından bazı temel el hareketlerini anlamayı öğretmek için birkaç yıldır çalışıyor. Genel olarak geliştiriciler, araçların gerçek dünyadaki durumları belirleme ve bunlarla nasıl başa çıkılacağını anlama gibi yeteneklerini geliştirmek için makine öğrenmesini kullanıyor. Fakat veri toplamak bu alan için gerçekten zor. Yalnızca araçların gerçek dünyadaki deneyimlerine güvenirsek, bu olaylar hakkında yeterince bilgi edinmemiz yıllar alacaktır.

Kendi kendine giden arabalar, önümüzdeki yıllarda hayatımızı yaşama şeklimizi değiştirecek. Ve makine öğrenmesi, bu gelişmede insanlığa büyük katkı sundu. Hareket yakalama gibi teknolojilerin yaratıcı kullanımı, şehirlerde daha iyi bir arada yaşamayı daha hızlı öğretmemize ve yollarımızı herkes için daha güvenli hale getirmemize olanak tanıyacak.

Merve Eyüboğlu

İstanbul Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği | IEEE İTÜ ComSoc Tanıtım ve Tasarım Koordinatörü

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close