Yapay Zekâ: Bir Amaç Bir Araç

Eindhoven Teknoloji Üniversitesi'nden Margriet van Schijndel, yapay zekanın bağlantılı ve otonom sürüş söz konusu olduğunda emniyet, esneklik, sürdürülebilirlik ve kapsayıcılık arasında bir denge oluşturmak için güçlü bir araç olduğunu ifade etti.

Bağlantılı ve otonom sürüşün (CAD) belirlenen amaca ulaşmak için bir araç olduğuna inandığını belirten Margriet van Schijndel, CAD üzerine yapılan araştırma ve yeniliklerin, pilot uygulamaların, yaşayan laboratuvarların ve neticesinde CAD teknolojilerinin yaygınlaştırılmasının, Avrupa Komisyonu Sürdürülebilir ve Akıllı Hareketlilik Stratejisi (2020) ya da daha yakın zamanda hazırlanan Fit For 55 gibi üst düzey ve kapsayıcı hedeflere katkıda bulunması gerektiğini vurguladı.

Margriet van Schijndel aynı zamanda, kullanıma sunulan her türlü yeni teknolojinin, hareketlilik sistemi için daha emniyetli, sürdürülebilir, esnek ve kapsayıcı olmasına katkıda bulunması gerektiğini belirtti. Bunu başarmanın anahtarını ise, çözümlerin kullanıcı merkezli olması ve oluşturulacak bir sistem yaklaşımı olarak ifade etti. CAD’in aynı anda hem emniyetli hem de dayanıklı olması gerektiğini söyleyen Schijndel, sürdürülebilirlik ve kapsayıcılık özelliklerine de sahip olması gerektiğinin altını çizerek, yapay zekânın bunu başarabileceğini belirtti.

Yapay zekânın karmaşık durumlarda mükemmel bir şekilde kullanılabileceğini, hatta en iyi olduğu alanın bu olduğunu savunan Schijndel, karayolu hareketlilik sisteminin bu tür karmaşık durumlarla dolu olduğunu, bunların birçoğunun günlük yolculuklar sırasında deneyimlendiği ve kapsayıcı hedeflere ulaşmaya çalışırken birkaç bilgi ve hedef katmanını daha dikkate alınması gerektiğini vurguladı. Optimize edilmiş trafik yönetimiyle trafik sıkışıklığının azaltılması, ulaşımın daha verimli kullanılmasıyla karayolu hareketliliğinin yeşillendirilmesi, kesintisiz çok modlu yolculukların mümkün hale gelmesi, doğrudan yakın çevremizin ötesine ilişkin bilgileri kullanarak yol emniyetinin artırılması gibi durumların bir sistem perspektifine duyulan ihtiyacı artırmakta olduğunu ifade etti.

Gerçek zamanlı veri

Schijndel, veri paylaşımı yaklaşımlarının parçalara ayrılmasının kesintisiz hareketliliğin oluşturulmasını sınırlayacağını ve veri depolamanın tekrarlanmasına, büyük veri verimsizliklerine ve tutarlılık eksikliğine yol açacağını belirterek artan karmaşıklık seviyelerinin çözümü için makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi farklı yapay zekâ alt kümelerine ihtiyaç duyulacağını ifade etti. Bu teknolojileri geliştirirken, bağlama duyarlı yapay zekanın esas olduğunu akılda tutmanın önemini vurgularken yakın zamana kadar yapay zekanın birincil olarak araç durumuna odaklandığını ancak kademeli olarak daha yüksek otomasyon seviyelerine geçildiği bugünlerde sadece araç durumu değil aynı zamanda insan (sürücü) durumu ve sistem durumu (aracın içinde bulunduğu çevre) hakkında bilgi ve tahminlerin de dahil edilmesi gerekeceğini söyledi.

Haberin detaylarına buradan ulaşabilirsiniz.