Wayve, 2017 yılında kurulan otonom araç teknolojisi şirketi, otonom sürüş yazılımını geliştirmek ve pazara sunmak için büyük bir adım atıyor. CEO Alex Kendall, şirketinin temel stratejisinin ucuz işletilebilir, donanım bağımsız ve geniş bir uygulama yelpazesine sahip bir yazılım geliştirmek olduğunu vurguladı. Bu yazılım, yalnızca robotaksilerle değil, aynı zamanda gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS) ve robotik sistemlerde de kullanılabilecek şekilde tasarlandı.
Kendall, Nvidia’nın GTC konferansında yaptığı açıklamada, Wayve’nin veri odaklı öğrenme yaklaşımını benimsediğini belirtti. Bu yaklaşım, sensörler aracılığıyla (örneğin kameralar) alınan verilerin doğrudan aracın sürüş davranışına dönüştüğünü ifade ediyor. Bu da demek oluyor ki Wayve’nin sistemi, eski otonom araç teknolojilerinde yaygın olan HD haritalara veya kurallara dayalı yazılımlara ihtiyaç duymuyor.
Bu strateji, yatırımcıları da cezbetmiş durumda. Wayve, geçtiğimiz iki yıl içinde 1,3 milyar doların üzerinde yatırım alarak büyük bir büyüme kaydetti. Şirket, sürücüsüz yazılımını otomotiv ve filo ortaklarına lisanslama planları yapıyor. Şu anda otomotiv ortaklıkları açıklanmamış olsa da, Wayve, bir sözcüsü aracılığıyla TechCrunch’a yaptığı açıklamada, birden fazla orijinal ekipman üreticisi (OEM) ile güçlü görüşmelerde olduğunu ve yazılımlarını farklı araç tiplerine entegre etmek üzere olduklarını belirtti.
UCUZ ÇALIŞAN YAZILIMIN GÜCÜ
Wayve’nin en büyük avantajlarından biri, yazılımının ucuz bir şekilde çalışması. Kendall, OEM’lerin Wayve’nin gelişmiş sürücü destek sistemini (ADAS) yeni üretim araçlarına entegre ederken ekstra donanıma yatırım yapmalarına gerek olmadığını açıkladı. Teknoloji, mevcut sensörlerle uyumlu çalışabiliyor. Bu sensörler genellikle çevre kameraları ve radar içeriyor. Ayrıca Wayve, “silicon-agnostic” bir yaklaşım sergiliyor, yani yazılımı, OEM’lerin araçlarında zaten bulunan herhangi bir GPU üzerinde çalışabiliyor. Ancak şirketin mevcut gelişim filosu, Nvidia’nın Orin sistemini kullanıyor.
Kendall, “ADAS’a giriş yapmak çok kritik çünkü bu, sürdürülebilir bir iş kurmanıza, büyük ölçekte dağıtım yapmanıza ve sistemi Level 4’e kadar eğitmek için gerekli veri maruziyetini elde etmenize olanak tanır” şeklinde konuştu.
Level 4 sürüş sistemi, belirli koşullar altında çevreyi tek başına navigasyon yapabilecek şekilde tasarlanmış bir sistem anlamına geliyor. Bu, insan müdahalesine gerek duymadan otonom sürüş anlamına geliyor.
ELEŞTİRİLER VE WAYVE’NİN YAKLAŞIMI
Wayve, otonom sürüş yazılımını önce ADAS seviyesinde ticari hale getirmeyi planlıyor. Bu nedenle, lidar teknolojisini kullanmadan yapabilen bir AI sürücü tasarlandı. Lidar, mesafeyi ölçmek ve dünyayı 3D bir harita olarak çıkartmak için lazer ışığı kullanan bir radar teknolojisi olup, birçok şirket bu teknolojiyi Level 4 otonom sürüş için temel sensör olarak kabul ediyor. Ancak Wayve, lidar kullanmadan otonom sürüş yazılımının etkin çalışabileceğini savunuyor.
Wayve’nin yaklaşımı, Tesla’nınkiyle benzerlik gösteriyor. Tesla, otonom sistemini güçlendirmek için uçtan uca derin öğrenme modeli üzerinde çalışıyor ve yazılımını sürekli olarak iyileştiriyor. Wayve de, ADAS’ın yaygın dağıtımını kullanarak veri toplayarak sisteminin tam otonomiye ulaşmasını umuyor. Ancak Tesla’nın yaklaşımından bir farkları, Tesla’nın yalnızca kameraları kullanması, Wayve’in ise lidar teknolojisini dahil etmesi.
GAIA-2 VE İNSAN BENZERİ SÜRÜŞ DAVRANIŞI
Wayve’nin CEO’su, şirketin en son jeneratif dünya modeli olan GAIA-2’yi tanıttı. GAIA-2, otonom sürüş için büyük miktarda gerçek dünya ve sentetik veriyi geniş bir görev yelpazesinde işliyor. Bu model, video, metin ve diğer hareketleri birlikte işler. Kendall, bu yaklaşımın Wayve’nin AI sürücüsüne, çok daha esnek ve insan benzeri bir sürüş davranışı kazandırdığını belirtiyor. Şirket, bu modelin karmaşık ve çeşitli senaryolarla başa çıkabilen otonom bir sürüş sağlayacağını vurguluyor.
Wayve, otonom taşımacılık startup’ı Waabi gibi benzer bir felsefeye sahip. Her iki şirket de, farklı sürüş ortamlarında genelleme yapabilen veri odaklı AI modellerinin ölçeklendirilmesine büyük önem veriyor ve teknolojilerini test etmek için jeneratif yapay zeka simülatörlerine dayanıyor.
More Stories
Project G-Assist Sistem Asistanı Şimdi Yeni Eklenti Oluşturucu ile Kullanıma Sunuldu
Milli karateci Eray Şamdan 2025’i dünya şampiyonu olarak kapatmayı hedefliyor
Gökyüzünde görülen ‘spiralin’ nedeni ortaya çıktı