Oto Havadis

Volvo daha güvenli otomobiller için yapay zekâdan faydalanıyor

Volvo Cars, sürüş destek sistemleri (ADAS) gibi güvenlik yazılımlarını daha hızlı ve etkili bir şekilde geliştirmek amacıyla yapay zekâ destekli sanal ortamları kullanıyor. Bu çalışmalarla daha da güvenli otomobiller üretmeyi hedefliyor.

Volvo Cars’ın yeni nesil otomobillerinde bulunan gelişmiş sensörler, acil durum frenlemeleri, sert direksiyon hareketleri veya manuel müdahaleler gibi sürüşle ilgili önemli verileri toplayabiliyor. Bu veriler, olayların farklı açılardan analiz edilmesini, yeniden oluşturulmasını ve incelenmesini mümkün kılarak kazaların nasıl önlenebileceğine dair daha derin bir anlayış ve veri sağlıyor.

Gaussian splatting

Bu çalışmada, “Gaussian Splatting” adı verilen ileri düzey bir hesaplama tekniği kullanılıyor. Söz konusu teknik, gerçek dünya görsellerinden yüksek doğrulukta ve büyük ölçekli 3D sahneler üretebiliyor. Sanal ortamlar, trafik akışını değiştirme, yol kullanıcılarını ekleyip çıkarma veya engellerin davranışlarını düzenleme gibi değişikliklere olanak tanıyarak farklı senaryoların oluşturulmasını sağlıyor. Bu teknoloji, güvenlik yazılımlarının geniş çapta ve yüksek hızda test edilmesine olanak tanıyor. Daha önce aylar sürebilecek uç senaryolara yönelik testler, günler içinde gerçekleştirilebiliyor. Bu sayede, nadir ancak potansiyel olarak tehlikeli durumlara karşı daha dayanıklı sistemler geliştirilebiliyor.

Bulmacanın bir parçası

Volvo Cars, güvenlik yazılımlarını hem sanal ortamlar hem de gerçek dünya testleriyle geliştiriyor. Sanal ortamlarda yapılan testler, güvenli, ölçeklenebilir ve maliyet açısından verimli çözümler sunarken, Volvo Cars’ın yapay zeka ve yazılım şirketi olan Zenseact ile iş birliği sayesinde bu ortamlar daha da ileri taşınıyor.

Bu proje, yapay sinir ağlarını kullanan bir görselleştirme yöntemi olan Neural rendering tekniklerinin gelecekteki güvenlik girişimlerine entegre edilip edilmeyeceğini araştırmak üzere İsveç’in önde gelen üniversitelerinde yürütülen bir doktora programının parçası. Bu çalışma Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) sponsorluğunda yürütülüyor.

Exit mobile version