TimelyTale ile Otomatik Sürüş Çözümlerinde Güveni Geliştirmek

Yüzyılı aşkın bir zaman önce, otomobillerin icadı insanların yaşamlarını devrim niteliğinde değiştirdi ve sektör şimdi bir sonraki büyük sıçramasına, yani otonom sürüşe hazırlanıyor. Bugünün dünyasında, her şey akıllı hale gelirken, arabalarınız neden akıllı olmasın? Aslında, öyleler.

Otomotiv sektöründeki teknolojik ilerleme, sürücüsüz araçların ortaya çıkmasına yol açtı.

Güçlü donanım ve akıllı yazılımın birleşimi, insan müdahalesi gerektirmeden insanları konforlu ve güvenli bir şekilde hedeflerine taşıyan yeni bir sürücüsüz araba çağına öncülük ediyor.

Bu otonom sürüş ortamı hızlı bir şekilde evrimleşiyor ve 2024 ile 2030 arasında otomatik araçların yıllık sevkiyat sayısının %41 yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) ile artması öngörülüyor.

Otomatik araçların günlük hayatımıza artan entegrasyonunun trafik sıkışıklığını azaltması, erişilebilirliği artırması ve güvenliği yükseltmesi bekleniyor. Bu araçlar ayrıca sürücülerin telefon kullanmak, multimedya izlemek, çalışmak ya da sadece yolculuk sırasında rahatlamak gibi sürüşle ilgili olmayan görevlerle meşgul olmalarına olanak tanıyor.

Ancak tüm otomatik araçlar bunu başaramaz. Otomatik araçların seviyeleri şu şekildedir;

Seviye 0 – Bu seviyede sürüş otomasyonu yoktur. Tamamen manuel olarak kontrol edilir. Bu seviyedeki araçları çoğunlukla yollarda görürüz.

Seviye 1 – Bir adım üstte, en düşük otomasyon seviyesi bulunur; burada sürücü yardımı, direksiyon veya adaptif hız kontrolü gibi tek bir otomatik sistem aracılığıyla sağlanır.

Seviye 2 – Bu kısmi sürüş otomasyonu seviyesi, gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) olarak adlandırılır. Araç direksiyon ve hızı kontrol edebilir, ancak bir insan hâlâ sürücü koltuğunda oturur ve istediği zaman aracı kontrol edebilir. Bu seviyedeki araçları zaten Tesla (TSLA ) Autopilot ve General Motors (GM ) Cadillac Super Cruise sistemleriyle görüyoruz.

Seviye 3 – Bu koşullu otomasyon seviyesinde, araçlar çevrelerini algılayabilme ve buna dayanarak bilinçli kararlar alabilme yeteneğine sahiptir. Ancak insan sürücü hâlâ uyanık olmalı ve sistem görevi yerine getiremezse kontrolü devralmaya hazır olmalıdır. Seviye 3’ün başlıca örnekleri arasında otonom otoban seyri ve şerit takibi gibi özelliklere sahip Mercedes-Benz (MBG.DE ) S-Class ve belirli senaryolarda eller serbest sürüş sunan Honda (HMC ) Legend bulunur.

Seviye 4 – Bu bir sonraki adım, çoğu durumda insan yardımı gerektirmeyen yüksek otomasyonlu araçlara götürür. Ancak insanlar hâlâ manuel olarak devreye girebilir. Seviye 4 araçlar kendi kendine sürüş yapabilir, ancak yasal olarak yalnızca sınırlı bölgelerde mümkündür. Bu araçlar Google‘ın Waymo One ve Baidu’nun Apollo Go projeleriyle geliştirilmekte.

Seviye 5 – Bu seviyede ise hiç sürücüye ihtiyaç yoktur. Bu aşamada otonom araçlar tam sürüş otomasyonuna ulaşır ve coğrafi sınırlamalardan (geofence) bağımsız olarak, deneyimli bir insan sürücünün yapabildiği her şeyi yapabilir ve her yere gidebilir. Tesla, Amazon (AMZN ), Honda ve Mercedes gibi dünya çapındaki birçok büyük otomotiv üreticisi tamamen otonom arabaları test etmektedir. Ancak bu araçlar hâlâ genel halka sunulmamıştır.

Tam otomatik araçların (SAE Seviye 5) ne zaman yaygın olarak benimseneceği şu an bilinmemekle birlikte, bazı çalışmalar bu on yılın sonuna kadar pazarın hazır olacağını öngörüyor.

Bu bağlamda, bu araçların başarılı bir şekilde dağıtımı ve kabulü için kullanıcı güveni oluşturmak kritik önemdedir. Şu anda sınırlı yolcu güveni benimsemeyi engelliyor.

Bu nedenle, sürücüsüz araçları yolcu dostu hâle getirmek için Güney Kore’deki Gwangju Bilim ve Teknoloji Enstitüsü (GIST) araştırmacıları bir makale yazarak bu konuda stratejileri tartıştı. Bu, yolculara açıklamalar sağlamayı da içerir.

Sorun şu ki, kötü tasarlanmış açıklamalar yolcu deneyimini olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, açıklamalar hızlı değişen yol ortamlarında yeterli anlaşılabilirlikle bilgi iletmelidir.

Önceki çalışmalar, yolcu deneyimini iyileştirirken kaygı ve bilişsel yükü azaltmak için çeşitli açıklama sunum yöntemlerini araştırdı. Ancak, açıklamaların en uygun zamanlaması ve gerçek yolcu talebi, özellikle gerçek ortamda, hâlâ geniş çapta incelenmemiştir.

GIST araştırmacıları, yolcuların güvenlik hissini ve otomatik araçlara olan güvenini artırmak amacıyla açıklamaları zamanında sağlama sürecini araştırdı.

Otonom Araçların Benimsenmesini Hızlandırmak

Otomatik araçların kentsel mobiliteyi iyileştirme vaadini yerine getirebilmesi için yolcu güveni sağlanmalıdır; bunun için zamanında, yolcuya özgü açıklamaların sürücüsüz araç kararları için sunulması gerekir.

Bu açıklamaların etkili olabilmesi için anlaşılır, bilgilendirici ve öz olması gerekir. Bu, yolculara artan bir kontrol duygusu sağlayarak ve olumsuz deneyimleri azaltarak güveni artıracaktır.

Açıklanabilir yapay zeka (XAI) yöntemleri zaten mevcut olsa da, bunlar öncelikle geliştiriciler ve düzenleyiciler içindir. Yüksek riskli senaryolara odaklanmaları veya çok ayrıntılı açıklamalar sunmaları, yolcular için pek uygun değildir.

Bu durum, özellikle yolculara odaklanan, gerekli bilgi türünü ve gerçek dünya sürüş senaryolarında ne zaman ihtiyaç duyulduğunu anlayan XAI modellerine duyulan ihtiyacı vurgular.

Çalışmanın belirttiği gibi, yolcu odaklı açıklanabilir XAI modelleri geliştirmedeki temel engel, yolcu bağlamlarını içeren veri setlerinin eksikliğidir.

Buna yanıt olarak, GIST’te İnsan Merkezli Akıllı Sistemler Laboratuvarı Profesörü ve Direktörü SeungJun Kim liderliğindeki GIST araştırmacıları ekibi, sensör verilerini kullanarak zamanında ve bağlamla ilgili açıklamalar sunmak için yolcu odaklı yaklaşım eksikliğini gidermek amacıyla TimelyTale’i tanıttı.

TimelyTale, gerçek dünya sürüş senaryolarını yakalamak ve otomatik araçlarda yolcuların güven ve güvenini artırmak için araç içi açıklamalar sunmak üzere tasarlanmış yeni bir çok modlu veri setidir.

“Araştırmamız, otonom sürüşte XAI’nin odak noktasını geliştiricilerden yolculara kaydırıyor. Araç içi açıklamalar için yolcunun gerçek talebini toplama ve yolculara zamanında, duruma uygun açıklamalar üretme yöntemleri geliştirdik.”

– Prof. Kim

Araştırma yazarları, ‘Ne ve Ne Zaman Açıklanmalı?: Yüksek Otomatik Araçlarda Açıklamaların Yol Üstü Değerlendirmesi’ başlıklı çalışmaları için ‘Distinguished Paper Award’ ödülünü aldılar.

Başlangıçta, araştırmacılar farklı görsel açıklama türlerinin (dikkat, algı ve ikisinin kombinasyonu) etkisini ve bunların zamanlamasını, artırılmış gerçeklik kullanarak gerçek sürüş koşullarında yolcu deneyimi üzerindeki etkisini incelediler.

Araç algı durumu, yolcuları bunaltmadan güven, durumsal farkındalık ve algılanan güvenliği artırdı. Ayrıca, araştırmacılar trafik risk olasılığının açıklamaların ne zaman sunulacağına karar vermede en etkili faktör olduğunu buldu; bu da yolcuların bilgiyle aşırı yüklendiği anları anlamalarına yardımcı oldu.

Bu bulgulara dayanarak, GSIT araştırmacıları MIT iş birliğiyle TimelyTale veri setini geliştirdi.

Bu yaklaşım için araştırmacılar dış ortamdan (eksteroseptif) ses ve görsel gibi verileri, vücudun konum ve hareketleriyle ilgili proprioseptif verileri ve yolcunun durumu hakkında (interoseptif) verileri, yani ağrı, solunum ve kalp atışı gibi vücut duyumlarını kullandılar.

Bu verileri yolculardan toplamak için araştırmacılar, doğal sürüş senaryolarında çeşitli sensörler kullandı ve açıklama taleplerini tahmin etti. Kullanılan cihazlar arasında GPS, 3D LiDAR, OBD-II, IMU’lar ve stereo kameralar eksteroseptif ve proprioseptif veri için yer alırken, LiDAR kamera, derinlik kamerası, termal görüntüleme, E4 bileklik ve koltuk basınç sensörlerikullanıldıinteroseptif verileri yakalamak için.

Özellikle, araştırmacılar açıklamalar için doğru anları bulmak amacıyla araç içi kesintiye uğramazlık (interruptibility) kavramını da dahil ettiler. Kesintiye uğramazlık, yolcunun dikkatinin sürüşle ilgili olmayan görevlerden (NDRTS) sürüşle ilgili bilgilere kaymasıdır.

Manuel sürüş araçlarında sürücüler dikkat dağınıklığına uğrayamazken, otomatik araçlarda yolcular genellikle sürüş görevleriyle meşgul değildir. Bu nedenle, NDRT’ler sırasında sürüşle ilgili bilgi anlarını belirlemek gerekir.

Sonuç olarak, araştırmacılar açıklama taleplerinin zamanlamasını ve sıklığını etkili bir şekilde belirleyebildi. Model ayrıca sürüş durumlarında yolcuların istediği belirli açıklamaları tanıdı.

Araştırmacılar daha sonra bu yaklaşımlarını, yolcuya açıklama sunmak için en uygun zamanı tahmin eden bir makine öğrenimi (ML) modeli geliştirmek için kullandılar. Ayrıca farklı sürüş konumlarına dayalı metinsel açıklamalar üretmek için şehir çapında modelleme yaptılar.

Araştırmaya göre ön analiz, modelin araç içi açıklama talebinin zamanlamasını belirlemedeki potansiyelini gösteriyor. Bu arada, veri seti çevresel, sürüşle ilgili ve yolcuya özgü bağlamlarla ilgili metinsel açıklama içeriği üretmek için kullanılabilir.

“Araştırmamız, otonom araçların kabul ve benimsenmesini artırmak için temel oluşturuyor ve önümüzdeki yıllarda kentsel ulaşımı ve kişisel mobiliteyi yeniden şekillendirme potansiyeline sahip.”

– Prof. Kim

Otomatik Sürüş Çözümlerini İlerleten Şirketler

Şimdi, otomatik araçların geleceğini şekillendiren ve aynı zamanda açıklanabilir yapay zekadaki gelişmelerden faydalanmaya konumlanan şirketlere bir göz atalım.

AV sektöründe, General Motors (GM ) sürücüsüz yolculuklar için Cruise’u geliştirdi, Ford Motor (F ) ise Escape Hybrid ile bu yönde adım atıyor.

Ardından, NVIDIA (NVDA ), DRIVE platformu ile otonom araç geliştirme için bir donanım ve yazılım araçları ailesi sunar. Amazon (AMZN ) da Zoox aracılığıyla otonom araç teknolojisine ilgi gösteriyor; Zoox, önümüzdeki yıl lansmanından önce sürücüsüz arabalarını test etmeye başladı. Uber (UBER ) ve Lyft (LYFT ) gibi ride‑sharing ağları da sürücüsüz araç hizmetlerinde güven ve güvenliği artırma konusundaki gelişmelerden faydalanabilir.

Şimdi, yatırım yapmaya değer bulabileceğiniz otonom araç pazarındaki iki önde gelen isim şunlardır:

1. Waymo

Otonom araç geliştirme dünyasında Waymo büyük ilerlemeler kaydediyor. Bu Alphabet (GOOG ) yan kuruluşu, sürücüsüz teknoloji ve yolcu odaklı özelliklere odaklanıyor.

Geçen ayın sonlarında, şirket duyurdu, ana şirket Alphabet tarafından liderlik edilen, 5,6 milyar dolarlık aşırı abone yatırım turunu kapattığını. Diğer katılımcılar arasında mevcut yatırımcılar ve Fidelity, Tiger Global, Andreessen Horowitz, Perry Creek, Silver Lake ve T. Rowe Price (TROW ) gibi özel sermaye firmaları yer alıyor. 

Fonlar kullanılacak, “Waymo One” adlı yolculuk hizmetini daha fazla ABD şehrine genişletmek ve AI destekli “Waymo Driver”ı iyileştirmek için. En son olarak, şirket Los Angeles’ta robotaksilerini başlattı; bu, şehirdeki herkesin Waymo One uygulaması üzerinden sürücüsüz bir araç çağırabileceği anlamına geliyor. Bu robotaksi dört yıldır Phoenix’te dolaşıyor ve geçen yıldan beri San Francisco’da hizmet veriyor. Bu arada, Austin ve Atlanta’da Waymo, AV’lerini Uber platformuna ekleyerek müşterilerin Uber uygulaması üzerinden aracını çağırmasına olanak tanıdı.

Google, Waymo henüz gizli bir proje iken, on beş yıl kadar önce sürücüsüz arabalar üzerinde çalışmaya başladı. Teknoloji devinin sürücüsüz arabalarının 20 milyondan fazla mil kaydettiği ve büyük bir kaza yaşamadığı bildiriliyor.

2,2 trilyon dolarlık piyasa değerine sahip devin hisseleri şu anda 180,91 $ seviyesinde işlem görüyor ve bu yıl %30 artış gösterdi. EPS (TTM) 7,54, P/E (TTM) 24,09 ve temettü getirisi %0,44. 3Q24 için, raporladı net satışların 2,93 milyar $ ve operasyonlardan 702 milyon $ nakit akışı olduğunu.

2024 üçüncü çeyrek için Alphabet, yıllık %15 artışla 88,27 milyar $ gelir bildirdi. Bulut gelirleri bir yıl önceki seviyeye göre %35 artarak bu çeyrekte rekor 11,35 milyar $ seviyesine ulaştı; bu artış AI ürünlerinden kaynaklandı.

AI, kullanıcılar ve şirketler arasında büyük ilgi görmeye devam ediyor; Google, AI sayesinde yeni müşteriler çekiyor, daha büyük anlaşmalar yapıyor ve benimsenme artışı yaşıyor. Bu yüzden şirket, AI çabalarını desteklemek için “en son teknoloji altyapıya yatırım yapmaya” devam ediyor.

2. Tesla Inc. (TSLA )

Elon Musk tarafından kurulan Tesla, elektrikli araçlarıyla tanınır ve bu araçlar Seviye 2 otomasyon olarak Autopilot sunar. Autopilot, her yeni Tesla’da standart bir özelliktir; her araç birden fazla kamera ve görsel işleme sistemiyle ek bir güvenlik katmanı sağlar.

Daha sonra, yarı otonom navigasyon ekleyen Full Self-Driving (FSD) bulunur.tam dikkatli bir sürücüyle kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

Autopilot, trafik farkında hız kontrolü ve otomatik direksiyon gibi işlevler sunarken, FSD (denetimli) ek özellikler sağlar; bunlar arasında autopilot navigasyonu, şehir içi otomatik direksiyon, otomatik şerit değişimi, otomatik park, çağırma ve akıllı çağırma, trafik kontrolü ve dur işareti kontrolü bulunur.

Tesla araçları ayrıca, arabaları veya engelleri tespit etmelerini, yaklaşan çarpma uyarılarını, yan çarpma uyarılarını ve kör nokta izlemeyi sağlayan çeşitli aktif güvenlik özellikleriyle birlikte gelir; bu özellikler sürücülere yardımcı olur.

Ancak otomobil üreticisi, şu anda Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA) tarafından incelemeye maruz kalıyor; NHTSA, Tesla’nın FSD özelliğiyle ilgili sosyal medyada kullandığı tanıtım dilinden memnun olmadığını belirtti. Ajans, Tesla’nın mesajının sistemin güvensiz kullanımını teşvik edebileceğini düşünüyor ve şirketin FSD yetenekleriyle ilgili iletişim stratejisini yeniden gözden geçirmesini talep etti.

Bu trajik bir olayın ardından ortaya çıktı; bu olayda bir kadın çarpıldı FSD modunda çalışan bir Tesla tarafından, bu da sistemin zorlu çevresel koşulları yönetme yeteneği hakkında sorular ortaya çıkardı.

NHTSA, Tesla’ya FSD’nin “performans eksikliği potansiyeli, özellikle belirli durumlarda yol görüşünün azalması gibi durumlarda algılaması ve uygun şekilde yanıt vermesi” konusundaki sorularına 18 Aralık tarihine kadar yanıt vermesi için bir deadline verdi.

1,05 trilyon dolarlık piyasa değerine sahip Tesla hisseleri şu anda yaklaşık 340 $ seviyesinde işlem görüyor ve yılbaşından bu yana %32,2 artış gösterdi. EPS (TTM) 3,65, P/E (TTM) 90,07 ve ROE (TTM) %20,65. Borç/Özsermaye (MRQ) %11,01.

3Q24 için, şirket raporladı 23,35 milyar $ gelir ve 2,17 milyar $ net gelir elde etti. Kar marjları, otomotiv düzenleyici kredi gelirindeki 739 milyon $ artışla yükseldi; bu, düzenleyicilerin otomobil üreticilerinin belirli sayıda düşük emisyonlu araç satmalarını ya da Tesla gibi bu araçları üreten şirketlerin fazla kredi almasını zorunlu kılması nedeniyle gerçekleşti.

Bu çeyrekte, otomobil üreticisi 470.000 araç üretti ve 463.000 araç teslim etti. Yakın zamanda ayrıca bir robotaksi ve robovan tanıttı.

Tesla hakkında tüm bilgileri öğrenmek için buraya tıklayın.

Sonuçlar

Genişleyen otonom araç dünyası, artan mobilite, azalan trafik sıkışıklığı, daha fazla konfor ve geliştirilmiş güvenlik gibi bir geleceği işaret ediyor.

Küresel otonom araç pazarının büyüklüğünün bu on yılın sonuna kadar 13.632,4 milyar $’a ulaşması öngörülüyor, otonom sürüş yazılımı pazarı ise, AV’ler için temel bir unsur olarak, 2024’te 1,8 milyar $’dan 2035’te 7 milyar $’a yükselmesi bekleniyor.

Verimli ve güvenli ulaşım çözümlerine artan talep, otonom sürüş yazılımı pazarının büyümesinin temel nedenidir. AV’ler giderek popülerleşip benimsenirken, otomotiv üreticileri güvenlik teknolojilerini entegre etmek zorundadır. Bu noktada, autopilot sürüş yazılımı algoritmalar ve gerçek zamanlı veri işleme sayesinde araç güvenliğini sağlar.

Şimdi, tamamen otonom araçların geleceğini gerçekleştirmek için sadece teknolojik ilerlemeden daha fazlasına ihtiyacımız var. Yolcu güveni kazanmak, geniş çapta benimsenmeyi sağlamak için kritik öneme sahiptir. TimelyTale gibi zamanında ve ilgili açıklamalara odaklanan çözümler, yolcu endişelerini daha iyi ele alabilir ve güveni artırabilir; böylece otonom sürüşe daha insan merkezli bir yaklaşım yaratılır.

Bu tür yenilikler, sürücüsüz araçların günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde entegre edildiği ve kentsel mobiliteyi dönüştürdüğü bir geleceğe çok daha yakın olmamızı sağlamak açısından önemlidir.

2027 yılına kadar otonom taksilerin 4 trilyon $’a kadar gelir üreteceğini öğrenmek için buraya tıklayın.