GPS’e ihtiyaç duymayan navigasyon sistemleri, yıllardır üzerinde çalıştığımız bir konu, ancak bu sistemleri güvenilir hale getirmek oldukça zor. Yeni bir araştırmayla bu sistemlerin güvenilirliği ve başarısının arttığı açıklandı. Detaylar yazımızda.
VTRN, visual terrain-relative navigation, dilimize görsel araziye dayalı navigasyon olarak çevirilebilir. VTRN sistemlerine sahip araçlar, sadece çevredeki verileri yorumlayarak bulundukları konumu tespit edebilirler. Bunu da uydu görüntüleri, internette paylaşılmış fotoğraflar gibi milyonlarca veri içeren dev veri bankalarına dayanarak yaparlar. Ancak bu sistemlerin güvenilir olmamasının sebebi, hava koşullarına göre performanslarının dramatik şekilde etkilenebilmesidir. Kar yağışı altındaki bir şehir, veri tabanındaki görüntülerden farklı olabilir. Yakın zamanda yıkılmış bir bina, inşasına yeni başlanmış olan bir yapı gibi çevresel etkenler, VTRN’lerin performansını düşürebilir.
Bu sorunlara, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsünden Prof. Dr. Soon-Jo Chung ve ekip arkadaşları bir çözüm bulmayı amaçlamış. Ekibin geliştirdiği bir yapay zekalı sistem, fotoğraflarda bulunan mevsime dayalı özellikleri fotoğraftan silerek görüntüyü “varsayılan” hale getirmiş oluyor. “Çıplak” kalan fotoğraf bu şekilde kar, yağmur, güneş veya kapalı hava gibi durumlarda aslına oldukça sağlık kalıyor. Bu yöntemin, %92 oranında başarılı olduğu tespit edilmiş. Aynı sistemlerin yapay zeka destekli olmayan sürümlerinin %50 başarı oranına sahip olduğu düşünülürse, yeni araştırmanın etkileri takdir edilesi miktarda.
