Derin Öğrenme Teknolojisi Otomotiv Sektörünü Ne Yönde Etkiliyor?
Dünya giderek daha fazla dijitalleşirken otomotiv endüstrisi de derin öğrenme gibi teknolojilerden daha fazla yararlanmaya başlıyor. Derin öğrenme, araç güvenliğini artırmadan kullanıcı deneyimini iyileştirmeye kadar pek çok alanda etkin rol oynuyor.
Derin öğrenmenin otomotiv endüstrisine etkisini öğrenmeye başlamadan önce: Derin öğrenme nedir?
Derin öğrenme; insan beyninin bilgiyi öğrenme ve işleme yeteneğini simüle etmek için yapay sinir ağlarını kullanan, makine öğreniminin bir alt kümesi olarak tanımlanıyor. Büyük miktarlarda veriyi işleyerek verilerdeki kalıpları tanıması için bir bilgisayarı eğitmeyi içeriyor. Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının aksine, derin öğrenme algoritmaları, açıkça programlanmadan kendi başlarına öğrenmeye devam edebiliyor.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Derin öğrenme, yapay sinir ağları aracılığıyla büyük miktarda veriyi işleyerek çalışıyor. Bu sinir ağları, birbirine bağlı düğümlerin veya nöronların katmanlarından oluşuyor. Her düğüm, girdi verileri üzerinde matematiksel bir işlem gerçekleştiriyor ve çıktıyı bir sonraki katmana gönderiyor. Son katmanın çıktısı ise derin öğrenme modeli tarafından yapılan bir tahmin oluyor.
Derin Öğrenme Teknolojisinin Otomotiv Endüstrisindeki Uygulamaları
- Otonom Sürüş Araçları: Otonom Sürüş (AD) otomobilleri, otomotiv endüstrisinde derin öğrenmenin en belirgin uygulamaları arasında en başta yer alıyor. Aracın çevresini doğru bir şekilde algılamasını sağlamak için genellikle kameralardan, radardan ve lidardan gelen sensör verilerini işlemek için derin öğrenme algoritmaları kullanılıyor. Böylelikle otomobilin hızlanma, fren yapma, yönlendirme ve belirli bir varış noktasına gitme gibi kararları kendi başına alması sağlanıyor.
- Araç Güvenliği: Gelişmiş Sürücü Yardım Sistemleri (ADAS), otonom sürüş için gereken işlevselliğin bir alt kümesinden oluşuyor ve araç güvenliğini artırmak için derin öğrenme algoritmaları kullanılıyor. Örneğin; derin öğrenme modelleri yoldaki yayalar, bisikletliler ve diğer araçlar gibi nesneleri algılayıp tanıyarak olası bir çarpma durumuna karşı sürücüyü uyarabiliyor. Ek olarak, derin öğrenme modelleri sürücü davranışını analiz edebilir ve yorgunluk, dikkat dağınıklığı veya sürüş bozukluğu belirtilerini tespit edebiliyor.
- Kullanıcı Deneyimi: Araçlarda kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla da derin öğrenme algoritmalarından sıkça faydalanılıyor. Örneğin, doğal dil işleme (NLP), sürücülerin sesli komutları kullanarak aracın işlevlerini kontrol etmesine olanak tanıyan ses kontrollü arayüzleri etkinleştirmek için kullanılıyor. Ek olarak, derin öğrenme modelleri, kullanıcı tercihlerini analiz edebiliyor ve aracın ayarlarını buna göre belirleyebiliyor.
Otomotiv endüstrisinde kullanılan derin öğrenme algoritmaları
- Evrişimli Sinir Ağları: Evrişimli sinir ağları, görüntü ve video işleme görevleri için yaygın olarak kullanılan algoritmalar arasında yer alıyor. Sıklıkla, araçlardan alınan kamera verilerini işleme, nesne algılama, tanımlama ve izlemeyi etkinleştirmek için kullanılıyorlar.
- Tekrarlayan Sinir Ağları: Tekrarlayan sinir ağları, konuşma ve metin gibi sıralı verileri işlemek için kullanılıyor. Otomotiv endüstrisinde, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi görevlerde bu algoritmalardan faydalanılıyor.
- Üretici Rakip Ağlar: Gerçekçi veriler oluşturmak amacıyla gerçekçi verilerden sıkça yararlanılıyor. Bu algoritmalar otomotiv endüstrisinde genellikle derin öğrenme modellerini eğiterek sentetik veriler oluşturmak gibi görevler için kullanılıyor.
Otomotiv Endüstrisinde Derin Öğrenmenin Geleceği
Otomotiv endüstrisinde derin öğrenmenin geleceği umut verici görünüyor. Teknolojideki ilerlemeler ve verilerin artan kullanılabilirliği ile derin öğrenme algoritmaları daha güçlü ve doğru hale geliyor. Gelecekte, otomotiv endüstrisinde gelişmiş sürücü destek sistemleri ve gelişmiş kullanıcı deneyimleri gibi daha fazla derin öğrenme uygulamasının yer alacağı öngörülüyor.
Geleceğin Otomobil Teknolojilerini İTÜ Çekirdek #Otomotiv Programı ile Geliştir!
Otomotiv endüstrisi ve mobilite alanında çözümler üretecek girişimciler OİB’in gücüyle İTÜ Çekirdek’İn #Otomotiv Programı’nda destekleniyor. Hızlı gelişen teknolojilere uyum sağlayan, inovatif fikirleri hayata geçiren ve otomotiv sektörüne katkı sağlayacak girişiminle seni İTÜ Çekirdek #Otomotiv Programı’na bekliyoruz.
Kaynak: https://www.embedl.com/knowledge/introduction-to-deep-learning-in-the-automotive-industry
Görsel: https://www.shutterstock.com/tr
