Kullanıcıların Değişen İhtiyaçları Teknolojiyi Geliştiriyor

Gelişmiş sürücü destek sistemi ve otonom sürüş fonksiyonlarının geliştirilmesinde yapay zeka ve makine öğrenmesi yazılımın birçok alt bileşeninde büyük rol oynamaktadır.

Dr. Serkan İMPRAM

AVL Araştırma ve Mühendislik

Genel Müdür

Otomotivde artık her geçen gün artan şekilde araç geliştirilmesi safhasında mühendislik çalışmalarında yapay zekadan faydalanılmaktadır. Bu kapsamda kullanılan yazılımlar, makine öğrenmesi temelli yöntemlerle veri analizi yaparak karar destek sistemlerine girdi oluştururlar. Bu sayede maliyet etkin geliştirme yapılabilmektedir. Örneğin, aracın validasyon çalışmalarının bir bölümünü sanal ortamda yapmak geliştirme zamanını azaltmaktadır. Bu bağlamda yürütülen faaliyetler makine öğrenmesi yordamı ile elde edilen, işlenmiş verilere dayanmaktadır.

Gelişmiş sürücü destek sistemi ve otonom sürüş fonksiyonlarının geliştirilmesinde yapay zeka ve makine öğrenmesi yazılımın birçok alt bileşeninde büyük rol oynamaktadır. Çevrenin algılanması, aracın bulunduğu konumunun hesaplanması gibi sistemin ihtiyacı olan girdilerin daha iyi hazırlanmasına olanak vermektedir. Bunların yanı sıra, karar destek sisteminin kendisi de yapay zeka kullanılarak geliştirilebilmektedir. Bu gibi yöntemlerin geliştirilmesinin yanı sıra, çıktılarının izahının da açıklanabilir yapay zeka teknolojileri ile yapılması bu işin bir diğer önemli boyutunu oluşturmaktadır.

Yapay zeka alanında son dönemde ortaya çıkan gelişmelerin başında büyük dil modelleri (ör: ChatGPT) olup akıllı telefonlar vasıtasıyla hayatımıza girmektedir. Sürücü-araç etkileşiminin geliştirilmesine yönelik olarak yenilikçi araç içi bilgi eğlence sistemleri bu gibi teknolojiler ile donatılmaktadır. Bu sayede, hem daha doğal kullanıcı etkileşimine imkan verilebilir, hem de sürücünün sürüş dikkatini en yüksek seviyede tutacak şekilde trafik güvenliğine olumlu etki sağlanabilir.

Kullanıcıların değişken ihtiyaçlarını karşılamak için paylaşımlı araç servisleri popüler hale gelmeye başlamıştır. Bu servisler sayesinde başta yüksek trafik yoğunluğu olan büyük şehirlerde trafik ve park sorunlarını azaltmak, ihtiyaca uygun araca ihtiyaç süresi dahilinde erişmek mümkün hale gelmiştir. Bunu maliyet etkin çözmek için filo yönetim sistemleri yazılımları yapay zeka ve makine öğrenmesi yöntemlerinden faydalanmaktadır. Örneğin, kullanıcıların araçlara ulaşması, servis ihtiyacı, lokasyon bilgisi gibi birçok konuda bilgi toplama, işleme ve karar vermede operasyon verimini artırmakta ve ticari faaliyetleri desteklemektedir.