Deep Learning – Machine Learning, yapay zekayı temellendiren en önemli yazılım makinesi. Bu makinenin işlemesi, insanın beyin nöronlarıyla aynı prensiplere sahip ve milyonlarca nöron barındırıyor. Sözkonusu NVIDIA işlemci, henüz nörün pirensipli değil, bu tip işlemciler henüz geliştirilme aşamasında. Ancak NVIDIA’nın bu teknolojisi de bu tip bir teknolojiye oldukça gebe.
Otonom sürüş için özel tasarlanmış, değişken özelliklere sahip bir açık alanda zekasını sergileyen Q7 derin öğrenme konsepti, 2 megapiksel çözünürlüğe sahip ön kamera üzerinden kendini yönlendiriyor. Kamera, NVIDIA Drive PX 2 işlemci birimiyle iletişim kuruyor ve işlemci, direksiyonu, otonom sürüş uygulamaları için özel olarak geliştirilen yüksek performanslı bir kontrol cihazıyla son derece hassas şekilde yönlendiriyor.
Önce sürücünün tepkilerini öğreniyor, sonra uyguluyor
Araçta kullanılan yazılımın merkezini oluşturan derin yapay algı ağları (sinirsel ağlar), Audi ve NVIDIA uzmanları tarafından özel olarak otonom sürüş ve dinamik trafik kontrol işaretlerinin tanınmasına yönelik olarak eğitildi.
Direksiyonda bir insanın sürücü olarak yer almasıyla başlayan çalışmalarda, Audi Q7 derin öğrenme konsepti güzergah ve çevre hakkında, gözlem yoluyla ve ilave eğitim kameralarının yardımıyla sürekli bilgi topluyor. Böylece sürücünün tepkileri ile kamera tarafından tespit edilen olaylar arasında bir ilişki (korelasyon) oluşturuluyor. Yani, daha sonraki gösteri sürüşlerinde otomobil, örneğin geçici bir trafik işaretinden gelen talimatları anlayıp derhal yorumlayarak durumun gerekliliklerine göre hareket edebiliyor. İlgili bir işaret çıktığında, konsept otomobil derhal sürüş stratejisini değiştirip kısa veya uzun güzergahı tercih edebiliyor. Sistem, hava ve yağış durumu veya ışık şartları gibi sürüşü olumsuz etkileyebilecek değişkenlerle de başa çıkabilecek şekilde güçlü bir tasarıma sahip. Aynı zamanda sistem yeteneklerini gece, gündüz, hatta doğrudan ve yüksek gün ışığı altında veya yapay ve etkisi arttırılmış teknik aydınlatmalar altında dahi sergileyebiliyor.
İnsan beynindeki ağlara benzer yapay sinirsel ağlar kullanılıyor
Audi Q7 derin öğrenme konsepti için kullanılan öğrenme yöntemleri esas olarak tekrarlı ve takviyeye dayanan öğrenmenin temellerini örnek alıyor. Bu öğrenme tekniği aynı zamanda Audi Presence asistan sisteminin de temel ilkesi. Audi, bu yöntemi geçtiğimiz Aralık ayında Barselona’da düzenlenen Sinirsel Bilgi İşleme Sistemleri (NIPS) Konferansında da kullanmıştı. Audi Yapay Zeka Teknolojileri’nin (Audi Artificial Intelligence Technologies) araştırma geliştirme çalışmalarını amaçlayan bu konferansta 1.18 ebatta bir model araca uygulanan derin öğrenme tekniği ile model aracın kendi kendine deneme yanılma ile park etmesi sağlandı. İnsan beynine benzeyen sinirsel ağlar ile çevresini algılayarak bu öğrenmeyi gerçekleştiren model araç sürücünün hareketlerini algılayarak kaydediyor ve kaydettiği bu hareketlerle süreci öğreniyor. Diğer bir anlamda derin öğrenme sürücünün hareketleri algılanarak ve kaydedilerek gerçekleşiyor.
Yapay zekanın otonom sürüşün kurallarını değiştiren bir teknoloji olduğuna inanan Audi, bu konuya farklı teknolojilerle ve farklı araştırma sonuçlarıyla destek verebilecek tüm teknoloji firmaları ile işbirliği içinde ve sürekli bir araştırma geliştirme çalışması içinde.
Bu çalışmaların ve işbirliklerinin amacı ise yapay zekanın bu zamana kadar var olan ve geliştirilmiş tüm örneklerini, en etkili şekilde sürücü asistan sistemlerine aktarmak. Audi, bu yöntemle geliştirilecek asistan sistemler ve otonom sürüş teknolojisini bundan sonra üretilecek tüm konsept ve seri üretim modellerine entegre ederek, yapay zekanın kullanıcıların konfor ve trafik güvenliğini maksimuma çıkaracak şekilde kullanılmasını hedefliyor.
Kaynak : 