Yapay zeka ve sanal dünyaları, daha güvenli otomobiller üretmek amacıyla kullanıyoruz.

Bir zamanlar, yeni güvenlik özelliklerini test etmek ve geliştirmek için yalnızca fiziksel yollarımız vardı. Bilgisayarın gelişmesiyle birlikte, güvenlikte sınırları aşmaya devam edebilmek için sanal ortamları da kullanabilmeye başladık.

Ve şimdi, güvenliğinizi korumaya yardımcı olacak yeniliklere adım atmak için yapay zeka tarafından oluşturulan gerçek benzeri sanal dünyaları kullanarak ileri doğru yeni bir adım atıyoruz. Gelişmiş yapay zeka ve hesaplama tekniklerinin yardımıyla, daha da güvenli otomobiller üretmek amacıyla gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) gibi güvenlik yazılımlarımızın geliştirilmesini iyileştirebiliriz.   

Peki, bu nasıl çalışıyor? Gaussian splatting’ adı verilen gelişmiş bir hesaplama tekniği sayesinde – ki bu terimi biz değil, teknoloji dünyası kullanıyor – gerçek dünya görüntülerini doğal görünümlü, etkileyici 3D sahnelere dönüştürmek mümkün.

Gerçek hayat verilerini kullanma 
Gauss sıçramasıyla birlikte, yeni otomobillerimizdeki gelişmiş sensörler tarafından toplanan acil frenleme, keskin dönüş veya manuel müdahale gibi durum verileri gelecekte kazaların nasıl önlenebileceğini daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için sentezlenebiliyor, yeniden yapılandırılabiliyor ve araştırılabiliyor.

Örneğin, bu sanal ortamlar, yol kullanıcıları ekleyip çıkararak ve yoldaki trafik ya da engellerin davranışlarını değiştirerek yönetilebilir. Bu, güvenlik yazılımımızı daha önce mümkün olmayan bir hız ve ölçekte her türlü trafik durumuna maruz bırakmamızı sağlar. Sonuç olarak, artık karmaşık, nadir ancak potansiyel olarak tehlikeli 'uç durumlarda' da iyi çalışan yazılımlar geliştirebilir ve yazılımlarımızı uç durumlara maruz bırakmak için gereken süreyi aylardan günlere indirebiliriz. 

Sanal ortamlar, yaklaşık beş yıl önce kurduğumuz şirket içi yapay zeka ve yazılım şirketimiz Zenseact tarafından geliştiriliyor. Wallenberg Yapay Zeka, Otonom Sistemler ve Yazılım Programı (WASP) tarafından desteklenen bu proje, önde gelen İsveç üniversitelerinin nöral işleme tekniklerinin gelecekteki güvenlik girişimlerine entegre edilip edilmeyeceğini araştırmak için yürüttüğü doktora programının bir parçasıdır. 

Volvo Cars Küresel Yazılım Mühendisliği Başkanı Alwin Bakkenes, "Yazılımımızı geliştirmek için kullandığımız, hiç yaşanmamış anlardan oluşan milyonlarca veri noktasına halihazırda sahibiz." diyor. ''Gaussian splatting sayesinde, nadir durumlardan birini seçip, bu senaryonun binlerce yeni varyasyonunu oluşturarak modellerimizi eğitmek ve doğrulamak için kullanabiliyoruz.'' Bu, daha önce hiç sahip olmadığımız bir ölçeğin kilidini açma ve hatta uç vakaları gerçek dünyada gerçekleşmeden önce yakalama potansiyeline sahip." 

Bulmacanın bir parçası 
Günümüzde, yazılım eğitimini, geliştirilmesini ve doğrulamasını sanal ortamlarla gerçek dünya testlerini birleştirerek yapıyoruz; zira bu ortamlar güvenli, ölçeklenebilir ve maliyet açısından verimli bir altyapı sağlıyor. Güvenli olduğundan emin olmak için, yazılımımızı her türlü trafik durumuyla başa çıkmak üzere eğitmemiz gerekir. Olağan dışı senaryolar kullanarak, yazılımın yalnızca normal koşullarda değil, aynı zamanda karmaşık, nadir ancak potansiyel olarak tehlikeli 'uç durum'larda da iyi çalışmasını sağlayabiliriz.

Mümkün olan senaryoların sayısının neredeyse sonsuz olduğunu herkes bilir. Yola atlayan hayvanları, bir kamyonun arkasından düşen nesneleri, tüm renkleri aynı anda gösteren bir trafik ışığını, otoyolda yanlış yönde giden bir otomobili, tamamen sular altında kalmış bir yolu veya karşıdan karşıya geçen bir toz kasırgasını düşünün. Gerçek hayatta olası tüm senaryoları yakalamak veya kodlamak yüz binlerce yıl alacaktır.

NVIDIA teknolojisinin entegrasyonu
Volvo Cars, NVIDIA ile yakın zamanda genişletilen ilişki sayesinde Gauss sıçraması gibi teknolojileri keşfedebilir. NVIDIA destekli hızlandırılmış hesaplama teknolojisiyle donatılmış yeni nesil tamamen elektrikli otomobiller, araç içi ve çevresindeki durumu önceki nesillere göre çok daha verimli bir şekilde anlamak amacıyla sensörlerden veri toplar. NVIDIA DGX sistemleri tarafından desteklenen bir yapay zeka süper bilgi işlem platformu, Bu verileri bağlamsallaştırır, yeni içgörüleri ortaya çıkarır ve gelecekteki güvenlik modellerini eğitir. Bu eğitim, yapay zekanın gelişimini iyileştirecek ve hızlandıracaktır.  Bu süper bilgi işlem platformu, İskandinav ülkelerindeki en büyük veri merkezlerinden birini kurmak için Volvo Cars ve Zenseact'ın yakın zamanda yaptığı yatırımın bir parçasıdır.

Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz?
Gauss sıçraması ve üretken yapay zekanın keşfi, NVIDIA GTC konferansındaki sunumumuzun bir parçasını oluşturur. Bu link üzerinden canlı veya isteğe bağlı olarak izleyebilirsiniz.