Otomotiv sektöründe güvenlik ve yapay zekâ

Yapay zekanın temeli 1940’lı yıllarda atılmıştır. Alan Turing ve John von Neumann gibi isimler makine zekâsı kavramını tartışmıştır ve bilgisayarların insan zekasını simüle etmesi fikrini önermiştir. Yapay zekâ, robotların ya da bilgisayar sistemlerinin insan davranışlarını kopyalayabilmesi anlamına gelmektedir. Yapay zekâ, derin öğrenme ve makine öğrenmesi gibi terimleri de içerir.

Yapay Zekâ ve Güvenlik

Kendi kendine giden arabalar ve sürücüsüz araçlar da bu tür sistemlere tamamen entegre edilmiş yapay zekâ örnekleridir. Makinelerin çevrelerini ve gerçek senaryoları anlayarak otomatik olarakçalışmasını sağlamaktadır.
Yapay zekâ tabanlı yüz tanıma ve biyometrik sistemler insanları takip etmeye ve güvende tutmaya yardımcı olmaktadır. Güvenlik kameraları ve diğer gözetleme cihazları, şehirleri ve yaşam alanlarını güvende tutmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Otopilot Güvenliği

Bugün, birçok şirket değişen karmaşıklığa sahip otomatik pilotlarla denemeler yapıyor. Bazıları aracın kontrolünü insan elinden alan aygıtlar oluşturmaya çalışırken, diğerleri gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) geliştiriyor. Otopilot üreticilerinin ele alması gereken temel konu güvenilirlik ve güvenliği garanti etmektir. Sonuçta, insanların yaşamları sistemin düzgün çalışmasına bağlıdır. Yapay zekâ, bilgisayar görüşüne dayalı ADAS teknolojisi aracılığıyla sürücüleri uyaran ve dikkatsiz sürüşü engellemeye yönelik yarı otomatik özelliklerle sürüşü daha güvenli ve daha kolay hale getirmeye yardımcı olabilmektedir.
Yapay zekâ, bilgisayar görüşüne dayalı ADAS teknolojisi aracılığıyla sürücüleri uyaran ve dikkatsiz sürüşü engellemeye yönelik yarı otomatik özelliklerle sürüşü daha güvenli ve daha kolay hale getirmeye yardımcı olabilmektedir.

Tesla

Elektrikli araç endüstrisinin önde gelen şirketlerinden Tesla Inc. İnovasyon çalışmaları dışında, otomobil, kamyon vb. elektrikli araçlar üretmektir. Elektrikli otomobil üretmekten ayrı olarak, geri dönütleri ve sürüş deneyimlerinde akla gelebilecek tüm sonuçları araçlarına katmakta da oldukça başarılı bir noktadalar.
Tesla Autopilot kameralar, radar, ultrasonik sensörler ve GPS kullanarak aracı kontrol edebilen karmaşık bir yapay zekâ sistemi olarak tanımlanabilir. Otopilot kilitlendiğinde araç kontrol edilebilmektedir, hızlanabilmektedir ve fren yapabilmektedir. Sokaktaki koşullara bakarak aracı tamamen kendi başına sürebilmektedir, durdurabilmektedir ve yolu değiştirebilmektedir. Hataları yaklaşık %90 ila 95 hassasiyetle ayırt edebilmektedir ve hataları azaltabilmektedir.

Yapay Zekâ Teknolojileri
Son yıllarda, yapay zekâ teknolojilerinde önemli atılımlar yaşanmıştır. Derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve dil alanındaki ilerlemeler, otonom araçlar, sağlık teşhisi ve oyun oynayan yapay zeka sistemleri gibi çeşitli alanlarda etkileyici başarılara yol açmıştır. Tarımda, otonom traktörler ve yapay zekâ tabanlı drone gözetimi,
tarım arazilerinin üretkenliğini ve verimini artırmak için kullanılmaktadır. Robotlar ve otomatik makineler de bu alanlarda mahsul sağlığını ve verimini izlemek için kullanılmaktadır.

Chatbot:
Günümüzün yapay zekalı sohbet robotları, kullanıcı ihtiyaçlarını ayırt etmek için doğal dil anlayışını (NLU) kullanmaktadır. Daha sonra da kullanıcının ne yapmaya çalıştığını anlamak için gelişmiş yapay zekâ araçlarına başvurmaktadır. Bu teknolojiler, kullanıcı etkileşimine dayalı olarak giderek daha ayrıntılı bir bilgi tabanı
geliştirmek için makine öğrenimi ve derin öğrenmeden yararlanmaktadır. Bu, kullanıcı ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin etme ve zaman içinde daha uygun yanıt verme becerisini geliştirmektedir.

Machine Learning:
Türkçe kullanımıyla makine öğrenimi, sohbet robotlarına ve tahmini metinlere, dil çeviri uygulamalarına ve dijital içerik platformların sizin için önerdiği programlara, sosyal medya akışlarınızın sunumuna, otonom araçlara ve görüntülere dayanarak tıbbi durumları teşhis edebilen makinelere destek sağlamaktadır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bilgisayarlara açık bir programlama olmadan öğrenme yeteneği kazandıran alt alanıdır.

Deep Learning
Derin öğrenme, bilgisayarları insanların yapması gerekenleri yapmaları için eğiten bir makine öğrenimi prosedürü olarak tanımlanabilir. Derin öğrenme, sürücüsüz araçların arkasındaki önemli bir yenilik olarak da görülebilir. Bu, araçlara bir dur işaretini tanıma ya da bir elektrik direğinden yaya bir kişiyi tanıma yetkisi verir.
Telefon, tablet, TV ve hoparlör gibi cihazlarda ses kontrolünün de anahtarı işlevindedirler. Derin öğrenme modelleri bazı zamanlarda insan düzeyindeki uygulamayı aşarak son teknoloji ürünler geliştirilebilmesine olanak sağlayabilmektedir.

Neural Network
Veri inovasyonunda üretilmiş bir Neural Network, insan beynindeki nöronların çalışmasıyla şekillenen bir ekipman veya yazılım çerçevesi olarak tanımlanabilir. Sinir sistemi olarak da adlandırılan Neural Network, içgörü veya yapay zeka şemsiyesi altına giren derin öğrenme inovasyonunun bir çeşididir.