IBM, Sürücüsüz Otomobillerin Yönetilmesi İçin Kognitif Sistem Patentini Aldı

IBM, Sürücüsüz Otomobillerin Yönetilmesi İçin Kognitif Sistem Patentini Aldı

Sürücüsüz otomobillerin yönetilmesi ve sahip olduğu kognitif yetilerin geliştirilmesi alanında önemli buluşlara imza atan IBM yeni bir patent daha aldı.

IBM (NYSE: IBM), patentlerine makine öğrenimi sistemine ilişkin bir yenisini ekledi. Yeni patent ile kazanılan yetiler, acil bir durumda otonom bir aracın kontrolünün insan sürücüye ya da araç kontrol işlemcisine dinamik bir biçimde devredilmesine olanak sağlıyor. Böylece kazaların önlenmesine katkıda bulunabilecek bir güvenlik önlemi sunuluyor. IBM, bu buluş ile "9.566.986 numaralı ABD patenti: Sürücüsüz otomobillerin sürüş modlarının kontrolü" başlıklı patente sahip oldu.

Patentli sistem, IBM araştırmacıları tarafından biyolojik kognitif yetiler ve beynin davranışları oluşturma biçimine ilişkin yaklaşımı kullanılarak geliştirildi. Nörobilimcilerin gerçekleştirdiği araştırmalar sayesinde olası güvenlik sorunlarının dinamik biçimde saptanması ve sürücüsüz araçların otonom olarak mı yoksa bir insan sürücü tarafından mı kontrol edilmesi gerektiğini belirlemek için sensörlerden ve yapay zekâdan yararlanan kognitif bir model ve yöntem oluşturuldu. Örneğin, sürücüsüz bir otomobilde arızalı fren sistemi, bozuk bir far ampulü, kısa görüş mesafesi ve/veya kötü yol koşulları gibi operasyonel bir sorun yaşanıyorsa, sistem, bu sorunun ele alınması için araçta bulunan sürücüsüz araç kontrol işlemcisinin mi yoksa bir insan sürücünün mü daha uygun olduğuna ilişkin bir karşılaştırma yapabiliyor. Karşılaştırma sonucunda araç kontrol işlemcisinin sorunu daha iyi ele alabileceğinin saptanması durumunda, araç otonom sürüş moduna geçiriliyor.

Patentin mucitlerinden biri olan IBM Research Bilişimsel Nörobilim ve Çok Ölçekli Beyin Modelleme Yöneticisi James Kozloski şöyle konuştu: "Sürücüsüz otomobiller gelecek vadediyor ve çok önemli bir potansiyele sahip. Ancak yolcuların ve diğer sürücülerin güvenliğinin korunması otomobil geliştiricilerinin ve üreticilerinin birinci önceliği olmaya devam ediyor. IBM olarak insan beynine ilişkin anlayışımızı kullanabileceğimiz yeni yollar bulmaya ve bu kuruluşların yollardaki sürücüsüz otomobillerin güvenliğini artırmasına yardımcı olabilecek sistemler geliştirmeye odaklanıyoruz."

IBM'in bundan kısa bir süre önce patentini aldığı makine öğrenimi buluşu, otonom bir aracın güvenli çalışma modlarının dinamik olarak etkinleştirilmesiyle ortaya çıkan komplike sistemi aşmaya olanak tanıyor. Öte yandan diğer patentli IBM buluşları, sürücüsüz otomobillerin insan sürücülerin eylemlerini daha iyi öngörmesine ve bu eylemlere tepki vermesine yardımcı olmaya odaklanıyor. Örneğin, "9.361.409 numaralı ABD Patenti: İnsanlar tarafından kontrol edilen araçların bir otonom araç ağına bütünleştirilmesi için otomatik sürücü modellemesi" başlıklı patent, insanların sürüş tekniklerini modelleyen bir makine öğrenimi sistemini tanımlıyor. Bu buluş aynı zamanda, sürücüsüz araçların birbiriyle iletişim kurmasına, öğrenmesine ve modellerin bilgisi arttıkça insan sürücülerle nasıl etkileşim kuracağını daha iyi anlamasına olanak sağlayan ortak bir arabirimden yararlanıyor.

IBM İş Değerleri Enstitüsü'ne göre, bugüne kadar bir ulaşım biçimi olan otomobiller, artık araç, sürücüsü, yolcuları ve çevresiyle ilgili bilgiler toplayan sensörlerle ve bilgisayarlarla donatılmış olan, hareket halindeki veri merkezlerine dönüşüyor. Aynı zamanda iletişim arabirimleri, sürücülerin araçlarıyla daha doğal bir biçimde etkileşim kurmasına olanak sağlıyor. Makine öğrenimi sayesinde otomobiller sürücüleri hakkında bilgi edinebiliyor ve sürüş deneyimini buna uygun olarak kişiselleştirebiliyorlar.

IBM’in sürücüsüz otomobillerin geliştirilmesine dair aldığı patentler arasında aşağıdaki yetilerin geliştirilmesi öne çıkıyor:

1.Sürekli öğrenen ve sürücünün, yolcuların ve diğer araçların davranışları doğrultusunda öneride bulunan kognitif yeteneklerle desteklenen kendi kendine öğrenme.

2.Nesnelerin İnterneti ile bütünleşerek ve değişen konuma bağlı olarak trafik, hava durumu ve mobilite olaylarına bağlanarak kendi kendine bütünleşme.

3.Diğer araçlarla ve çevrelerindeki dünyayla bağlantı kurarak kendi kendine sosyalleşme.

4.Sınırlı otomasyona sahipken artık tamamen otonom hale gelerek kendi kendine sürüş.

5.Sürücünün kişisel tercihlerine uyum sağlayarak kendi kendine yapılandırma.