Uber Otonom Sürüş için Şoförlerden Data Toplayacak

BEĞENDİM

ABONE OL

News

Uber, milyonlarca şoförünü yalnızca 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 şoförlerin araçlarına sensör kitleri yerleştirerek bu araçlardan elde edilen bilgileri otonom sürüş sistemlerini eğitmek için kullanmayı kapsıyor.

Uber Teknolojiden Sorumlu Başkanı Praveen Neppalli Naga, bu stratejiyi San Francisco’daki TechCrunch StrictlyVC etkinliğinde ayrıntılandırdı. Naga, bu yaklaşımın ocak ayında duyurulan AV Labs programının doğal bir uzantısı olduğunu tabir ediyor.

Otonom araçlar için gerçek dünya verisi toplama

Uber, mevcut AV Labs programında kendi işlettiği küçük ve sensör donanımlı bir araç filosuyla data topluyor. Şirket, gelecekte bu yapıyı dünya genelindeki milyonlarca şoförünü kapsayacak halde genişletmeyi planlıyor.

Praveen Neppalli Naga, otonom araç geliştirme sürecindeki en büyük pürüzün artık temel teknoloji değil, bilgi olduğunu vurguluyor. Otonom araç şirketleri, farklı kentlerde ve trafik şartlarında gerçek dünya senaryolarına gereksinim duyuyor.

Uber, hali hazırda yollarda olan şoför ağını kullanarak talep edilen bölgelerden data sağlayabilecek bir altyapı kuruyor. Bu yapı, otonom araçların yanı sıra fizikî dünya senaryolarıyla eğitilen başka yapay zekâ modelleri için de değerli bir kaynak oluşturabilir.

Şirket, daha evvel kendi otonom araç geliştirme çalışmalarından çekilmişti. Yeni bilgi stratejisi, Uber’i direkt bir araç üreticisi yapmadan otonom araç ekosisteminin data katmanına yerleştiriyor.

Uber’in şu anda 25 otonom araç şirketiyle paydaşlığı bulunuyor ve bu kapsamda AV cloud isminde bir bilgi kütüphanesi oluşturuluyor. Partner şirketler, etiketlenmiş sensör datalarını kendi otonom sürüş modellerini eğitmek için kullanabiliyor.

Simülasyon ve gelecekteki strateji

Ortak şirketler, eğittikleri modelleri gerçek Uber seyahatleri üzerinde shadow mode denilen simülasyon mantığıyla test edebiliyor. Bu prosedürle otonom araç fizikî olarak yola çıkmadan, gerçek seyahat verisi üzerinde modelin performansı ölçülüyor.

Praveen Neppalli Naga, Uber’in bu datadan para kazanmayı ana maksat olarak görmediğini ve bilgiyi demokratikleştirmek istediklerini belirtiyor. Lakin büyük ölçekli ve özel gerçek dünya sensör verisine sahip olmak, Uber’e otonom araç pazarında önemli bir pazarlık gücü kazandırabilir.

Planın önünde teknik ve tüzel hazırlıklar üzere kimi düzenleyici başlıklar bulunuyor. Uber, insan şoförlerin araçlarına sensör yerleştirmeden evvel sensör kitlerinin çalışma prensiplerini ve data paylaşım kurallarını netleştirmek zorunda.

Waymo üzere şirketler kendi filolarıyla bilgi toplarken, Uber’in dünya genelindeki geniş şoför ağı farklı bir rekabet avantajı sunuyor. Hakikat donanım ve müsaadelerle bu ağ, otonom sürüş şirketleri için geniş ölçekli bir data altyapısına dönüşebilir. Sizce Uber’in şoförlerini birer bilgi toplama aracına dönüştürmesi otonom sürüş teknolojilerinin gelişimini nasıl tesirler?