Sürücüsüz otomobillerin yapay zekâsının eğitim sürecinin pek verimli olduğunu söylemek mümkün değil. Sistemleri eğitmek için ya çok yoğun bir bilişim gücü kullanmak, ya da araştırmacıların kötü sistemleri manuel olarak ayıklaması gerekiyor. Alphabet‘in sürücüsüz otomobil girişimi Waymo, bu konuda daha akıllı bir yaklaşım geliştirmişe benziyor.
Waymo, evrime rehberlik eden ilkeleri sürücüsüz otomobillerin gelişiminde de kullanıyor. Bunun için yine Alphabet’in bünyesindeki DeepMind ile işbirliğine giden şirket, yayaların tespit edilebilmesi için “Nüfus Tabanlı Eğitim” isimli bir yöntem geliştirdi. En iyi nöral ağların ilerlemesine odaklanacak olan şirket, yaya tespiti konusunda bu nöral ağlardan yararlanacak.
Waymo’nun bu yeni yaklaşımında, nöral ağlar birbirleriyle yarışacak. Zayıf ağlar, yerlerini daha iyi ve güçlü performans sergileyen ağların kopyalarına bırakacak. Böylelikle zayıf ağlardan otomatik olarak kurtulan Waymo, ağları en baştan inşa etmek zorunda kalmayacak. Kopyalanan ağlar, orijinal kaynaklarının bilgilerine sahip olacak. Kısacası evrimin “güçlü olan hayatta kalır” ilkesi, Waymo tarafından da uygulanıyor.
Waymo sürücüsüz otomobil teknolojisindeki yeni yaklaşımından umutlu
Bu yeni yöntemin en önemli riski olarak kısa vadeli gelişime fazla odaklanılması öne çıkıyor. Waymo, bu sorunu bertaraf edebilmek adına nöral ağların birbirlerine alt gruplarda daha güçlü sonuçlar için meydan okuduğu “nişler” oluşturdu. Şirket böylelikle gerçek dünyadaki koşullar için gerekli çeşitliliği sağlamayı hedefliyor.
Waymo, sürücüsüz otomobil teknolojisinin yaya tespiti için geliştirdiği bu yeni yaklaşımda umut verici sonuçlar almışa benziyor. Sahte pozitifleri yüzde 24 oranında azaltan Nüfus Tabanlı Eğitim yöntemi, sürecin yarı yarıya kısaldığına da dikkat çekiyor. Waymo yeni yaklaşımı sayesinde sürücüsüz otomobillerinin sürüşün karmaşıklıklarıyla daha iyi mücadele edebileceğine inanıyor.
