Otonom araçlar için test çalışmaları tüm hızıyla devam ediyor. Ancak seviye beş olarak nitelendirilen tam otonom araçları yollarda görebilmemiz için bir süre daha beklememiz gerekiyor. Bu teknolojinin önünde, halen aşılması gereken bazı engeller bulunuyor.
Otonom araç teknolojisinde Tesla, Google ve Uber gibi dev şirketler yenilikçi çalışmalara imza atıyor. Bu çalışmalar, otonom araçların yaygınlaşması konusunda önemli bir rol oynasa da günümüzde tam otonom sürüş teknolojisi için halen test aşamalarından öteye geçilmiş değil.
Birden beşe kadar seviyelendirilen otonom araç teknolojisinde beşinci seviye, bir aracın insan müdahalesi olmadan yolculuğunu tamamlaması anlamına geliyor. Otonom araç teknolojilerine yön veren Tesla, 2020 sonunda beşinci seviye otonom araçlar üretmeyi planlıyor. Ancak bu araçları yollarda görebilmemiz için güvenlik konusunda neredeyse hiçbir endişenin kalmaması gerekiyor. Otonom araçların yaygınlaşmasındaki en büyük 5 engeli ise şu şekilde sıralayabilirim:
1)Sensörler: Otonom araçlar yayalar, diğer araçlar ve yol işaretleri gibi etkenleri algılayabilmek ve çevresini ‘görebilmek’ için geniş bir sensör seti kullanıyor. Kameralardan LIDAR ve radarlara kadar bu sistemler, araçların güvenli bir şekilde yol almasını sağlıyor. Kullanılan sensör setinin tümü, araçların hangi yönde gideceğinden ne zaman fren yapacağına kadar tüm işlemlerin yapılabilmesi için karar mekanizmasına veri gönderiyor. Otonom araçların tam anlamıyla kullanıma girebilmesi için bu sensörlerin Alaska’dan Honoi’ye kadar dünyanın herhangi bir yerinde tüm yol, trafik ve hava koşullarında doğru bir şekilde çalışması gerekiyor. Tesla’nın ikinci seviye otopilot özelliğine sahip aracının karıştığı kaza, bu konuda halen geliştirme çalışmalarının yapılması gerektiğini gösteriyor.
2)Makine öğrenimi: Otonom araçlar, sensörlerden gelen verileri işlemek ve sonraki eylemleri hakkında karar verebilmek olmak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanıyor. Bu algoritmalar, sensörler tarafından algılanan nesneleri belirlemeye, bu nesneleri ise sistemin eğitimine göre yaya, sokak lambası vb. olarak sınıflandırmaya yardımcı oluyor. Araç bu bilgiyi, algılanan nesneden kaçınmak, fren yapması veya şerit değiştirmesi gibi bir işlem yapılıp yapılmaması gerektiğine karar vermede yardımcı oluyor.
Gelecekte otonom araç teknolojisi, bu algılama ve sınıflandırmayı bir insandan çok daha iyi bir şekilde yapabilecek. Ancak şu anda araçlarda kullanılan makine öğrenimi algoritmaları için geniş çapta kabul gören bir algoritma bulunmuyor.
3)Daha fazla deneyim: Otonom bir araç, yolda olduğu her anda öğrenmeye devam edecek. Yeni yollara girdiğinde, eğitiminde görmediği nesnelerle karşılaşacak ve yazılım güncellemeleri ile bu nesneleri tanımaya başlayacak. Bunun için otonom araçlar tam anlamıyla yola çıkmadan önce, test çalışmalarının çok kapsamlı bir şekilde yürütülmesi gerekiyor.
4)Yasal düzenleme: Tüm otonom bir sistem için yeterli standartlar ve düzenlemeler şu an hiçbir endüstride mevcut değil. Kullanımda olan standartlar, acil bir durumda devreye girecek bir insan sürücünün varlığını zorunlu kılıyor. Kendi kendine giden otomobiller için otomatik şerit takip sistemleri gibi belirli işlevler için ortaya çıkan düzenlemeler var. Ancak uluslararası bir standardın olmaması ve zaman içinde geliştirilmesi zorunluluğu da şu an için bu araçların yollarda olmamasındaki en büyük engeller arasında yer alıyor.
5)Sosyal kabul edilebilirlik: Tesla ve diğer üreticilerin otonom araçlara, şimdiye dek birçok kazaya karıştı. Sosyal kabul edilebilirlik sadece sürücüsüz bir araba satın almak isteyenler için değil, aynı zamanda yolu onlarla paylaşan diğer kişiler için de bir sorundur. Halkın, sürücüsüz araçların getirilmesi ve benimsenmesine ilişkin kararlara dahil olması gerekiyor. Güvenlik konusunda gerekli bilgilendirmeler yapılmadığı sürece, bu teknolojinin reddedilme riskiyle de karşı karşıyayız.
HÜRRİYET .10.08.2020
