Otonom sürüş konusunda uzmanlaşmış start-up Waabi, diğer yol kullanıcılarının sonraki hareketlerini tahmin etmek için yeni bir yapay zeka modeli kullanmak istiyor. Yalnızca makine öğrenimi değil, bu segmentte bir ilk olan üretken yapay zeka da kullanılacak. Copilot4D adı verilen sistem, nesnelere olan mesafeyi ölçmek için ışık kullanan LIDAR sensörlerinden gelen verilerle eğitildi. Modele bir durum verirseniz, ör. Örneğin bir sürücü dikkatsizce yüksek hızda otoyola girerse, bölgedeki diğer araçların nasıl hareket edeceğini tahmin eder. Sonuç, 5 ila 10 saniyelik geleceğe bakan bir LIDAR temsilidir; bu durumda, örneğin arkadan çarpışma.
Duyuru
Copilot4D'nin ilk sürümü şu anda mevcut. Patron Raquel Urtasun'a göre Waabi, Teksas'taki otonom kamyonlardan oluşan bir test filosunda kullanılacak daha hassas sistemler üzerinde çalışıyor; bu sistemlerde sürüş yazılımı daha sonra belirli durumlara nasıl tepki vermesi gerektiğine karar veriyor – yerleşik bir tercüman, yani konuşacak kadar.
Otonom sürüş, rota planlamak ve nesneleri tanımak için uzun süredir makine öğrenimine dayanıyor. Çevreden gelen verileri kullanan ve ardından tahminlerde bulunan üretken yapay zeka modelleri yeni bir düzeyi temsil ediyor. İyimserler bunun özerkliği tamamen yeni bir seviyeye taşıyacağını umuyorlar. Waabi'nin bir rakibi olan Wayve, geçen yıl, araçlarından toplanan sürüş videolarına dayanarak eğitilen benzer bir modeli piyasaya sürdü. Waabi, DALL-E ve OpenAI'nin Sora'sı gibi görüntü veya video oluşturuculara benzer şekilde çalışır, ancak kamera verilerini kullanmaz: aracın çevresinin 3 boyutlu haritasını görüntüleyen LIDAR sensörlerinden nokta bulutlarını alır ve bunları parçalara ayırır. görüntü oluşturuculara benzer Fotoğrafları piksellere bölün. Copilot4D, eğitim verilerine dayanarak nokta bulutunun LIDAR verilerinden nasıl hareket edeceğini tahmin ediyor.
Waabi, rakipler Wayve ve Ghost da dahil olmak üzere yaklaşımını “önce yapay zeka” olarak tanımlayan birkaç otonom sürüş şirketinden biri. Urtasun için bu, belirli durumlara nasıl tepki verileceğini öğrenmek yerine verilerden öğrenen bir sistem geliştirmek anlamına geliyor. Start-up'lar, kendi yöntemlerinin sürücüsüz araçlarla daha az saat yol testi gerektirdiğini iddia ediyor. Bu durum tartışmasız değil: Geçmişte, örneğin Ekim 2023'te, bir seyir robotu taksisinin San Francisco'da bir yayaya çarpması gibi birçok olay meydana geldi.
Kamera yerine LIDAR
Belirtildiği gibi Waabi, kameralar için değil, LIDAR (“ışık algılama ve algılama”) radar teknolojisi için üretken bir model geliştirmesiyle rakiplerinden ayrılıyor. Urtasun, “Seviye 4 özerkliğe ulaşmak istiyorsanız LIDAR bir zorunluluktur” diyor ve bu, arabanın güvenli bir şekilde sürülmesi için artık bir insanın dikkatine ihtiyaç duymaması gereken otomasyon seviyesini ifade ediyor. Kameralar otomobilin gördüklerini gösterme konusunda iyi ancak mesafeleri ölçmede veya otomobilin çevresinin geometrisini anlamada yeterince iyi değiller diyor.
Waabi'nin modeli, bir arabanın LIDAR sensörleri aracılığıyla gördüklerini gösteren videolar üretebiliyor olsa da bu tür videolar, şirketin sürüş modelini geliştirmek ve test etmek için kullandığı sürüş simülatöründe eğitim amacıyla kullanılmıyor. Bu, Copilot4D'den kaynaklanabilecek halüsinasyonların simülatör çalışmasına aktarılmamasını sağlamak içindir. Benzer modelleri yaratan ve araştıran Stanford yüksek lisans öğrencisi Bernard Adam Lange, temeldeki teknolojinin yeni olmadığını söylüyor. Ancak ilk kez üretken bir LIDAR modeli laboratuvardan çıkıp ticari kullanıma hazırlanıyor.
Lange ve diğerleri böyle bir modelin, otonom bir aracın “beyninin” daha hızlı ve daha doğru “düşünmesine” olanak sağlayacağını umuyor. “Bu, dönüştürücü bir dönüm noktası” diye düşünüyor. “Umut, bu modellerin nesneleri tespit etmek ve insanların veya nesnelerin bir sonraki adımda nereye hareket edeceğini tahmin etmek gibi daha sonraki görevlerde kullanılabilmesidir.”
Açık kaynak mı değil mi?
Copilot4D şu ana kadar geleceğe ancak sınırlı ölçüde bakabiliyor. Ayrıca hareket tahmin modelleri, ne kadar kapsamlı olursa olsun, genellikle bozulur. Urtasun'a göre gelecekte 5 ila 10 saniye sonra olacaklar çoğu sürüş kararı için yeterli oluyor. Mevcut Waabi kıyaslama testleri 3 saniyelik tahminlere dayanmaktadır. Stanford Otomotiv Araştırma Merkezi'nin eş yöneticisi Chris Gerdes, bu kıyaslamanın, modelin karar vermedeki kullanışlılığının değerlendirilmesinde kritik öneme sahip olacağına inanıyor. “5 saniyelik tahminler sağlamsa ancak 10 saniyelik tahminler neredeyse kullanılabilir olacaksa, karayolu modelinin yeterli olmadığı bazı durumlar vardır” diyor.
Yeni model aynı zamanda üretken yapay zeka dünyasında ortaya çıkmaya devam eden bir soruyu da gündeme getiriyor: Açık kaynak mı olmalı? Copilot4D'nin piyasaya sürülmesi, büyük veri setlerine erişimde zorluk yaşayan üniversitelerdeki araştırmacıların arka plana bakmasına, bu tür sistemlerin güvenliğini bağımsız olarak değerlendirmesine ve potansiyel olarak alanı ilerletmesine olanak tanıyacak. Aynı şey Waabi'nin rakipleri için de geçerli. Şu ana kadar burada sadece makaleler var, ancak konu hakkında yeterince derinliğe inmiyorlar, bu yüzden tekrarlamak mümkün değil.
“Kendi kendine giden araçların geleceğinde bilimin de söz sahibi olmasını istiyoruz” diyen Urtasun, açık kaynaklı modellerin daha güvenilir olduğunu sözlerine ekledi. “Fakat teknolojimizi geliştirirken de biraz dikkatli olmalıyız ki her şeyi rakiplerimize kaptırmayalım.”
(Jle)
Haberin Sonu
Duyuru
Copilot4D'nin ilk sürümü şu anda mevcut. Patron Raquel Urtasun'a göre Waabi, Teksas'taki otonom kamyonlardan oluşan bir test filosunda kullanılacak daha hassas sistemler üzerinde çalışıyor; bu sistemlerde sürüş yazılımı daha sonra belirli durumlara nasıl tepki vermesi gerektiğine karar veriyor – yerleşik bir tercüman, yani konuşacak kadar.
Otonom sürüş, rota planlamak ve nesneleri tanımak için uzun süredir makine öğrenimine dayanıyor. Çevreden gelen verileri kullanan ve ardından tahminlerde bulunan üretken yapay zeka modelleri yeni bir düzeyi temsil ediyor. İyimserler bunun özerkliği tamamen yeni bir seviyeye taşıyacağını umuyorlar. Waabi'nin bir rakibi olan Wayve, geçen yıl, araçlarından toplanan sürüş videolarına dayanarak eğitilen benzer bir modeli piyasaya sürdü. Waabi, DALL-E ve OpenAI'nin Sora'sı gibi görüntü veya video oluşturuculara benzer şekilde çalışır, ancak kamera verilerini kullanmaz: aracın çevresinin 3 boyutlu haritasını görüntüleyen LIDAR sensörlerinden nokta bulutlarını alır ve bunları parçalara ayırır. görüntü oluşturuculara benzer Fotoğrafları piksellere bölün. Copilot4D, eğitim verilerine dayanarak nokta bulutunun LIDAR verilerinden nasıl hareket edeceğini tahmin ediyor.
Waabi, rakipler Wayve ve Ghost da dahil olmak üzere yaklaşımını “önce yapay zeka” olarak tanımlayan birkaç otonom sürüş şirketinden biri. Urtasun için bu, belirli durumlara nasıl tepki verileceğini öğrenmek yerine verilerden öğrenen bir sistem geliştirmek anlamına geliyor. Start-up'lar, kendi yöntemlerinin sürücüsüz araçlarla daha az saat yol testi gerektirdiğini iddia ediyor. Bu durum tartışmasız değil: Geçmişte, örneğin Ekim 2023'te, bir seyir robotu taksisinin San Francisco'da bir yayaya çarpması gibi birçok olay meydana geldi.
Kamera yerine LIDAR
Belirtildiği gibi Waabi, kameralar için değil, LIDAR (“ışık algılama ve algılama”) radar teknolojisi için üretken bir model geliştirmesiyle rakiplerinden ayrılıyor. Urtasun, “Seviye 4 özerkliğe ulaşmak istiyorsanız LIDAR bir zorunluluktur” diyor ve bu, arabanın güvenli bir şekilde sürülmesi için artık bir insanın dikkatine ihtiyaç duymaması gereken otomasyon seviyesini ifade ediyor. Kameralar otomobilin gördüklerini gösterme konusunda iyi ancak mesafeleri ölçmede veya otomobilin çevresinin geometrisini anlamada yeterince iyi değiller diyor.
Waabi'nin modeli, bir arabanın LIDAR sensörleri aracılığıyla gördüklerini gösteren videolar üretebiliyor olsa da bu tür videolar, şirketin sürüş modelini geliştirmek ve test etmek için kullandığı sürüş simülatöründe eğitim amacıyla kullanılmıyor. Bu, Copilot4D'den kaynaklanabilecek halüsinasyonların simülatör çalışmasına aktarılmamasını sağlamak içindir. Benzer modelleri yaratan ve araştıran Stanford yüksek lisans öğrencisi Bernard Adam Lange, temeldeki teknolojinin yeni olmadığını söylüyor. Ancak ilk kez üretken bir LIDAR modeli laboratuvardan çıkıp ticari kullanıma hazırlanıyor.
Lange ve diğerleri böyle bir modelin, otonom bir aracın “beyninin” daha hızlı ve daha doğru “düşünmesine” olanak sağlayacağını umuyor. “Bu, dönüştürücü bir dönüm noktası” diye düşünüyor. “Umut, bu modellerin nesneleri tespit etmek ve insanların veya nesnelerin bir sonraki adımda nereye hareket edeceğini tahmin etmek gibi daha sonraki görevlerde kullanılabilmesidir.”
Açık kaynak mı değil mi?
Copilot4D şu ana kadar geleceğe ancak sınırlı ölçüde bakabiliyor. Ayrıca hareket tahmin modelleri, ne kadar kapsamlı olursa olsun, genellikle bozulur. Urtasun'a göre gelecekte 5 ila 10 saniye sonra olacaklar çoğu sürüş kararı için yeterli oluyor. Mevcut Waabi kıyaslama testleri 3 saniyelik tahminlere dayanmaktadır. Stanford Otomotiv Araştırma Merkezi'nin eş yöneticisi Chris Gerdes, bu kıyaslamanın, modelin karar vermedeki kullanışlılığının değerlendirilmesinde kritik öneme sahip olacağına inanıyor. “5 saniyelik tahminler sağlamsa ancak 10 saniyelik tahminler neredeyse kullanılabilir olacaksa, karayolu modelinin yeterli olmadığı bazı durumlar vardır” diyor.
Yeni model aynı zamanda üretken yapay zeka dünyasında ortaya çıkmaya devam eden bir soruyu da gündeme getiriyor: Açık kaynak mı olmalı? Copilot4D'nin piyasaya sürülmesi, büyük veri setlerine erişimde zorluk yaşayan üniversitelerdeki araştırmacıların arka plana bakmasına, bu tür sistemlerin güvenliğini bağımsız olarak değerlendirmesine ve potansiyel olarak alanı ilerletmesine olanak tanıyacak. Aynı şey Waabi'nin rakipleri için de geçerli. Şu ana kadar burada sadece makaleler var, ancak konu hakkında yeterince derinliğe inmiyorlar, bu yüzden tekrarlamak mümkün değil.
“Kendi kendine giden araçların geleceğinde bilimin de söz sahibi olmasını istiyoruz” diyen Urtasun, açık kaynaklı modellerin daha güvenilir olduğunu sözlerine ekledi. “Fakat teknolojimizi geliştirirken de biraz dikkatli olmalıyız ki her şeyi rakiplerimize kaptırmayalım.”
(Jle)
Haberin Sonu