• Can Duru

Araç İçinde İzleniyor muyuz?

Dünya Sağlık Örgütü‘nün verilerine göre her yıl yaklaşık 1.3 milyon insan araba kazalarından dolayı hayatını kaybediyor. 20 ila 50 milyon insan ise kazaları yaralı olarak atlatıyor. Bu durumun önüne geçmek için hız sınırları, radar uygulamaları ve trafik kuralları gibi önlemler alınsa da birçoğu yetersiz kalıyor. Aslında 21. yüzyıl teknolojileri ile milyonlarca insanın ölmesini veya yaralanmasını önleyecek sistemler geliştirmek mümkün olabilir. Buna en iyi örnek olaraksa otonom araçları sunabiliriz. Ancak günümüze baktığımızda insanların belli bir kısmının yeni teknolojilere kendini tam olarak emanet edemediklerini görüyoruz. Peki, otonom araçları kullanmadan kazaları önlemek mümkün mü?

Birkaç kişinin ölümüyle ve birçok kişinin yaralanmasıyla sonuçlanan bir kaza
Birkaç kişinin ölümüyle ve birçok kişinin yaralanmasıyla sonuçlanan bir kaza

Yorgun Sürücülerden Sonra Telefonuyla İlgilenen Kişilere Elveda!

Sürücü yorgun veya uyuyor mu? Artık sistemler bu gibi durumları , araçlarda bulunan şoför kameraları ile fark edebiliyor ve sesli/hareketli uyarılar vererek sürücünün dikkatini çekmeye çalışıyor. Fraunhofer Optronik, Sistem Teknolojileri ve Görüntü Sömürüsü IOSB Enstitüsü tarafından geliştirilen yeni bir sistem, sürücülerin araç içindeki hareketlerini ve aynı Flemish Scrollers’ın meclisi izleyen yapay zekâsı gibi insanların neler ile ilgilendiklerini analiz edebiliyor. Aynı zamanda aracın kontrolünü ne kadar çabuk ele geçirebileceği konusunda sonuç çıkarabilmek için sürücü görüntü verilerini kullanıyor. Yorgunluk tespit sisteminden hareket analizi sistemine atlayan bir teknoloji ile karşı karşıyayız!


Yarı Otonom Araçların Müdahale Sistemi

Sürücünün hareketlerini analiz eden sistemler en çok şerit takip sistemi, adaptif hız sabitleyici teknolojilerinin bulunduğu yarı otonom olarak nitelendirdiğimiz araçlarda kullanılabilir. Örneğin, otoyolda bir çalışma varsa ve bundan dolayı sürücünün sağ şeritten çıkarak sol şerite geçmesi gerekiyorsa yarı otonom aracın bunu sürücüye söylemesine gerek kalmıyor. Ancak durum her zaman böyle olmayabiliyor.


İçeriğimizin başında da bahsettiğimiz üzere birçok kaza insanların dikkatsizliğinden oluyor ve böyle bir durumda yarı otonom sistemin müdahale etmesi gerekebiliyor. Bu örnekten de anlayabileceğimiz üzere araç iki düzeyde akıllı olmalıdır. Sistemin trafikte neler olduğunu anlayabilmeli, sürücünün neler yaptığı gibi aracın içinde neler olup bittiğini izleyebilmeli ve bunlara ek olarak sürücü ile gereken durumlarda etkileşime geçebilmeli. Burada sistemin sorması gereken birkaç temel soru bulunuyor: Sürücü ne yapıyor ve neyle ilgileniyor? Araç kontrolden ne zaman çıkabilir ve ne kadar süre içinde hakimiyet yeniden sağlanabilir?

Sürücü izleme sistemleri hâlihazırda sürücü izleme sistemleri kullanıyor olmasına rağmen olmasına rağmen, sadece yorgunluk tespiti ile sınırlandırılan bu sistemler şimdiye kadar kameradan gelen verileri detaylı olarak analiz etmiyordu.
Sürücü izleme sistemleri hâlihazırda sürücü izleme sistemleri kullanıyor olmasına rağmen olmasına rağmen, sadece yorgunluk tespiti ile sınırlandırılan bu sistemler şimdiye kadar kameradan gelen verileri detaylı olarak analiz etmiyordu.

Yapay Zekâ Artık Sürücünün Ne Yaptığını Algılıyor!

Fraunhofer IOSB adına çalışan araştırmacılar, sürücü ve araç arasındaki etkileşime odaklanıyor ve boşlukları kapatmak için çalışıyor. Fraunhofer IOSB Grup Müdürü Michael Voit, teknolojinin uyku tespiti teknolojisinden farklı bir biçimde çalıştığını belirtiyor. Eski sistemler sadece göz gibi yüz organını tanımlıyorken yeni teknoloji ile sürücünün ve ayrıca yolcuların mevcut durumdaki vücut pozlarını da tanımlıyor. Ancak Michael Voit’ın açıkladığı üzere sistemde hâlâ birçok eksik bulunuyor.


Araştırmacılar şu an için sürücü ve yolcuların pozlarını tanımlıyor olsa da yapay zekâ araçtakilerin ne yaptığını belirleyemiyor. Bunun en büyük sebeplerinden birisi yeteri miktarda verinin uygun olarak hâlihazırda bulunmaması olarak düşünebiliriz. Sizce taksilerde ve okul otobüslerinde kullanılan araç içi kamera sistemleri bu sorunun en kolay çözümlerinden biri olabilir mi?

Taksilerde kullanılan araç içi kameralar
Taksilerde kullanılan araç içi kameralar

Verilerimizi Kaydedebilecek Sistemin Çalışma Biçimi

Algoritmalar; sürücünün telefon ile mi, arka koltuktaki çocuklarıyla mı yoksa yanında oturan bir kişinin cep telefonuyla mı ilgilendiğini fark edebilmek için kamera verilerini gerçek zamanlı olarak analiz ediyor. Peki, bu teknoloji sadece gerçek zamanlı olarak mı analiz ediyor yoksa verileri kaydediyor mu? IOSB teknolojisi kullanıcılarının güvenini sağlayabilmek için verileri kullanarak görüntü tanıma teknolojilerinin önüne geçiyor ve olayları aynı bağlam içinde yorumluyor.


Araştırmacılar sistemi ilk olarak çok sayıda kamera görüntüsüne manuel olarak etiketler (açıklamalar) ekleyerek eğittiler. Eğitim sırasında “İnsanların elleri, ayakları ve omuzları nerede? Akıllı telefonlar, kitaplar ve diğer eşyalar gibi nesneler nerede bulunur?” gibi soruların cevapları yapay zekâya işlenerek algoritmanın bulunduğu ortamdaki nesneleri tanıması amaçlandı. Daha sonra araştırmacılar tarafından test verileri olarak adlandırdığımız yeni görüntüler kullanılarak algoritmalar değerlendirildi. Akabinde yanlış etiketlenen veriler varsa onları düzelterek sistemi en uygun ve işlevsel düzene getirmeye çalışıldı.


Kurulan Ortaklıkların Getirdiği Güç

Araştırmacılar, Ferrari ve Volkswagen gibi ünlü otomobil üreticilerinin yanı sıra Bosch ve Continental gibi tedarikçilerle de iş birliği yaparak çok sayıda araştırma projesinde araç iç mekanlarındaki aktivite tespiti ile ilgili veri topluyor ve yapay zekâ algoritmalarını geliştiriyor. Bunlara ek olarak şirketin geliştirdiği sistem; Alman Federal Eğitim ve Araştırma Bakanlığı (BMBF) ile Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı (BMVI) tarafından da destekleniyor.

“Yalnızca sürücünün değil, aracın önündeki ve arkasındaki tüm yolcuların faaliyetlerini de tespit edebiliyoruz!” – Fraunhofer IOSB Grup Müdürü Michael Voit

Veri Koruma Bir Önceliktir

Veri koruma ve güvenlik konuları söz konusu olduğunda, Michael Voit’in sözlerine göre araştırmacılar bunu en başından beri bir öncelik haline getirmeye çalıştı. Fraunhofer IOSB Kıdemli Bilim İnsanı Pascal Birnstill, kamera verilerinin gerçek zamanlı olarak analiz edildiğini, kaydedilmediğini ve herhangi bir noktada verilerin araç dışına çıkmadığını özellikle vurguluyor. Geliştirilen teknolojilerin, açıklamalar ile vurgulara da bakılınca en başından beri gizliliğe saygı duyduğunu anlayabiliyoruz ve hatta bu nedenle Avrupa Birliği’ndeki yapay zekâ algoritmalarına karşı katı düzenlemelere ve yüksek düzeyde veri koruma bilincine karşı uygunluğu bulunuyor.


Her ne kadar yasal uygunluğu bulunsa da kim kendi aracında 7/24 izlenmek ister ki? Veri güvenliğinin en üst düzeyde tutulduğu Instagram, Clubhouse gibi sosyal medya platformlarında bile verilerimizin açığa çıkması ile birçok kişi ifşa olabiliyorken görüntülerimizin olduğu bir ürüne güven duymamız zaman alabilir. Örnek olarak çeşitli internet sitelerinden dünyanın bir ucundaki kameralara “admin-admin” şifresi ile erişebildiğimizi düşündüğümüz zaman bu teknoloji için en azından güven konusunda henüz erken olduğunu belirtebiliriz.

Belki de bu sistem ile birileri görseldeki gibi oturmuş bizi izliyor olacak, bunu algoritma uygulamaya geçmeden bilemeyiz.
Belki de bu sistem ile birileri görseldeki gibi oturmuş bizi izliyor olacak, bunu algoritma uygulamaya geçmeden bilemeyiz.


Çok Sayıda Uygulama Alanı

Sistem sürücünün ne ile ilgilendiğinin ötesinde birçok olaya yardımcı olabilir. Bir örnek olarak: İnsanlar ve arabalar arasındaki iletişim için ses tanıma teknolojisi hızla geliştiriliyor. Ancak yakın gelecekte araçlara söyleyebileceğimiz “oraya park et!” komutu tek başına bir anlam ifade etmiyor. Bununla birlikte, IOSB’nin vücut pozu tanımlama ve aktivite algılama algoritması ile birlikte kullanıldığında sistem, kullanıcının o anda hangi park yerini işaret ettiğini belirleyebilir ve herhangi bir sorun yaşamadan en hızlı şekilde kullanıcının isteğini yerine getirebilir.


Bu olanağın toplumun geneline çok büyük faydası dokunabilir ancak spesifik olarak engellilik durumu bulunan sürücüler için çok önemli bir değere de sahip olabilir. Yürüme engeli bulunan kişiler için otonom araçlar hâlihazırda çok yardımcı bir teknolojiyken, bu araçların ses ile kontrol edilmesi yüzyılın en yardımcı teknolojilerinden biri haline gelebilir. Direksiyona veya araca hiçbir müdahale gerekmeden istediğimiz yere yalnızca sesli komutla gidebilir ve bu şekilde hayatımızı kolaylaştırabiliriz.


Buna ek olarak sistem sürücüsüz araçların güvenlik konularında da yardımcı olabilir. Örneğin, tüm yolcuların güvenlik yönetmeliklerine uymasını ve emniyet kemerlerini takmasını sağlamak şu anda hala sürücünün sorumluluğunda olsa da yakın gelecekte yeni teknolojiler ile sürücünün güvenliğini kontrol etmek otonom aracın işi olabilir. Başka bir deyişle ile bu sistemler sayesinde yakın gelecekte araç içinde bütün komutlarımızı bir el hareketiyle verebilir ve istediğimiz şekilde kontrol edebiliriz.

Kaynak: Fraunhofer, TechXplore



Bu içerik Can Duru tarafından gelecekburada.net için hazırlanmıştır ve basılı veya çevrim içi yayınlarda dağıtımı konusunda hakları elinde tutar. Kaynak göstererek (ve link vererek) paylaşabilirsiniz.