Otonom Sürüş Sistemleri ve Yapay Zeka
bilginin EN özet haLİ
Otonom sürüş sistemleri, araçların insan müdahalesine ihtiyaç duymadan çevreyi algılayarak, karar verip hareket etmesini sağlayan teknolojilerdir. Bu sistemlerin temelinde yer alan yapay zeka (YZ), araçların çevreyi tanıma, riskleri değerlendirme, yol ve trafik analizini yapma gibi görevleri yerine getirmesini mümkün kılar. Günümüzde derin öğrenme, görüntü işleme ve açıklanabilir yapay zeka gibi yöntemlerle geliştirilen otonom araçlar, trafik güvenliğini artırmayı, insan hatasını azaltmayı ve ulaşımı daha verimli hale getirmeyi hedeflemektedir. Ancak etik sorunlar, veri gizliliği ve teknolojik kararlılık gibi konular hâlâ önemli tartışma alanlarıdır.
bilginin EN normal haLİ
Otonom sürüş sistemleri, çeşitli sensörler, kameralar, radarlar ve GPS gibi teknolojileri kullanarak çevrelerini algılar ve bu verilere göre karar alır. Derin öğrenme algoritmaları, nesne tanıma, trafik kurallarını uygulama ve dinamik sürüş senaryolarına tepki verme gibi görevleri yerine getirir. Uçtan uca yapay zeka modelleri sayesinde, araçların hem çevre algısı hem de kontrol fonksiyonları bütüncül bir şekilde çalışır. Bununla birlikte, bu sistemlerin açıklanabilirliği, güvenilirliği ve veri gizliliği gibi konular teknolojinin sosyal kabulü açısından belirleyicidir.
bilginin EN geniş haLİ
Otonom Sürüş Sistemlerinin Yapısı ve Teknolojik Temelleri
Otonom araçlar, insan müdahalesi olmadan çevresini algılayıp analiz ederek karar verebilen sistemlerdir. Bu teknolojinin temelinde sensör birleşimi ve yapay zeka yatmaktadır. Lidar, radar, kameralar, GPS ve ultrasonik sensörler sayesinde çevre algısı sağlanır. Bu veriler, yapay zeka destekli kontrol birimi tarafından gerçek zamanlı olarak işlenir. Sistem; yol durumu, diğer araçlar, yayalar ve trafik işaretleri gibi unsurları değerlendirerek en uygun sürüş kararını verir.
Geliştirilen algoritmalar, sadece algı yapmakla kalmaz, aynı zamanda hareket planlama ve karar alma süreçlerini de yönetir. Derin öğrenme sayesinde araçlar, çevresel değişimlere adaptif yanıtlar verebilir. End-to-end sistemlerde bu süreç, verinin alınmasından direksiyon ve fren kararlarına kadar uzanır. Bu da sürüş sırasında tepki süresini azaltarak performansı artırır.
Yapay Zeka ile Karar Süreçleri ve Açıklanabilirlik
Yapay zeka, otonom araçların yalnızca görsel verileri işlemesini değil; aynı zamanda bu veriler ışığında karar üretmesini de sağlar. Bu kararlar, farklı yapay zeka tekniklerinin –özellikle sinir ağlarının ve pekiştirmeli öğrenmenin– birleşimiyle alınır. Ancak bu sistemler genellikle bir “kara kutu” gibi çalıştığı için kararların neden ve nasıl alındığı dışarıdan anlaşılamayabilir.
Bu sebeple son yıllarda açıklanabilir yapay zeka (XAI) yaklaşımları ön plana çıkmıştır. XAI, otonom sistemlerin belirli kararları neden verdiğini açıklayabilir hale getirerek kullanıcı güvenini artırır. Aynı zamanda mühendisler için sistem doğrulaması ve kaza analizlerinde önemli bir destek sağlar. Bu şeffaflık, sadece teknik açıdan değil, yasal sorumlulukların belirlenmesi açısından da gereklidir.
Etik, Hukuki ve Toplumsal Zorluklar
Otonom sürüş sistemlerinin gelişimi yalnızca teknik bir mesele değildir. Aynı zamanda etik, hukuki ve toplumsal yönleriyle de çok katmanlıdır. Araçların kritik anlarda vereceği kararlar –örneğin çarpışma kaçınılmazsa kimi koruyacağı– etik ikilemleri gündeme getirir. Bu durumlar için henüz evrensel ve üzerinde uzlaşılmış algoritmik çözümler bulunmamaktadır.
Hukuki açıdan da belirsizlikler mevcuttur. Sürücüsüz araçların kazaya karışması durumunda sorumluluğun üreticide mi, yazılım geliştiricide mi, yoksa sistem operatöründe mi olacağı pek çok ülkede hala net değildir. Bu sebeple bazı ülkeler, yeni regülasyonlar ve pilot uygulamalarla süreci şekillendirmeye başlamıştır. Türkiye’de ise bu konuda başlangıç aşamasında çalışmalar sürmektedir.
Toplumun bu teknolojiyi nasıl karşıladığı da başarının önemli belirleyicisidir. Toplumsal güven duygusu, araçların açık testlerde gösterdiği tutarlılık, şeffaflık ve kullanıcı dostu tasarımlarla sağlanabilir. Ayrıca mevcut trafik kültürüne entegrasyon da kolay değildir. İnsan sürücülerle aynı ortamda kurallara kusursuz uyan otonom araçların uyum sağlaması, davranışsal düzeyde sorunlar yaratabilir. Bu nedenle teknolojinin sosyal yönleri kadar, insan-makine etkileşimi de ön planda olmalıdır.
Kaynakça
-
Otonom Araçların Teknolojik Gelişim Süreci ve Trafik Seyir Özelliklerinin İncelenmesi – Mustafa Karasahin, Mehmet Çağrı Kızıltaş, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/article/908525 -
Otonom Araçlarda Yapay Zekâ, Kişisel Verilerin İşlenmesi ve Sonuçları – Şafak Narbay, Şerife Nur Kirazlı, Sakarya Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi
https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/3266772 -
Autonomous Vehicles: Evolution of Artificial Intelligence and the Operational Design Domain – Divya Garikapati, Sneha Sudhir Shetiya, Informatics (MDPI)
https://www.mdpi.com/2504-2289/8/4/42 -
Explainable Artificial Intelligence for Autonomous Driving: A Comprehensive Overview and Field Guide for Future Research Directions – Shahin Atakishiyev, Mohammad Salameh, Hengshuai Yao, Randy Goebel, arXiv
https://arxiv.org/abs/2112.11561 -
Recent Advancements in End-to-End Autonomous Driving using Deep Learning: A Survey – Pranav Singh Chib, Pravendra Singh, arXiv
https://arxiv.org/abs/2307.04370