Uber, birden fazla otonom araç ortağına hizmet verecek yeni bir bölüm olan Uber AV Labsi kurdu. Ama şirketin kendi robotaksi geliştirme faaliyetlerine dönmediği özellikle vurgulanıyor; amaç, şehir içinde gezen araçlarla sürüş verisi toplamak ve bu veriyi ortakların sistemlerini geliştirmeleri için kullanılabilir hale getirmek.
Verinin değeri: neden AV Labs kuruldu?
Otonom sürüş yazılımlarında kural tabanlı yaklaşımdan takviyeli öğrenme ve veri odaklı modellere doğru bir geçiş var. Bu dönüşümde gerçek dünyadan toplanan büyük hacimli sürüş verisi, sistemlerin zorlu edge case durumlarını öğrenmesi için kritik önemde. AV Labs, bu ihtiyacı karşılamak için Uber’in şehirlerdeki ulaşım varlığını veri toplama amacıyla kullanmayı hedefliyor.
Fiziksel bir sınır: filonun veri toplama kapasitesi
Bir otonom araç şirketinin kendi filosunun büyüklüğü, toplayabileceği veri miktarına doğrudan sınırlama getiriyor. Simülasyonlar yardımcı olsa da, gerçek yol koşullarında tekrarlanabilecek beklenmedik senaryoları keşfetmenin en etkin yolu sahada çok araçla sürüş yapmaktan geçiyor. Geniş bir veri havuzu, robotaksi yazılımlarının karşılaştıkları sorunları önceden tespit edip düzeltmelerine yardımcı olabilir.
Sensörler, prototip ve çalışma şekli
AV Labs işe küçük bir adımla başladı: şimdilik bir prototip araç (bir Hyundai Ioniq 5) üzerinden sensörler—lidar, radar ve kameralar—takılarak veri toplanıyor. Ekip, sensör kurulumunu hâlâ test ediyor ve dağıtımı kademeli şekilde büyütmeyi planlıyor.
Toplanan veri, ortaklara ham hâliyle iletilmeyecek. Uber, veriyi ortakların ihtiyaçlarına uygun hale getirecek bir anlamsal katman oluşturacağını ve bu verinin sürüş yazılımlarının gerçek zamanlı yol planlamasında kullanılabileceğini belirtiyor. Ayrıca bir ara aşama olarak, ortakların yazılımları AV Labs araçlarına gölge modunda (shadow mode) entegre edilip, sürücünün yaptığıyla yazılımın verdiği tepkiler karşılaştırılarak farklar ortaklara bildirilecek.
Ücretlendirme ve politika
Şu aşamada bu verinin ortaklara ücretsiz sunulacağı belirtiliyor: amaç, veriyi demokratikleştirmek ve ekosistemi hızlandırmak. Ancak AV Labs önce veri temellerini kurup hangi ürün formatının en uygun olduğunu test etmeyi planlıyor; ileride bir ürün-pazar uyumu ortaya çıktığında farklı modeller değerlendirilebilir.
Tesla benzeri bir yol, ama hedeflenen farklılıklar
Bu yaklaşım, Tesla’nın on yıldır sahada topladığı müşteri verisini otonom yazılımlarını eğitmek için kullanmasına benziyor. Fark şu ki, Uber’inki başlangıçta daha küçük ölçekli olacak; fakat şirket, hedeflenmiş veri toplama ile belirli şehirlerde ve senaryolarda hızlıca veri sağlayabileceğini vurguluyor. Mevcut altyapı sayesinde yüzlerce şehir arasından seçilen noktalarda araç konuşlandırmak mümkün olacak.
Büyüme hedefleri ve sektör etkisi
Yeni birimin kısa süre içinde birkaç yüz kişiye ulaşacak şekilde büyümesi hedefleniyor. Uzun vadede ise daha geniş bir filonun veri toplamaya dahil edilmesiyle, otonom araç geliştiricilerinin kendi başlarına elde edebileceklerinden daha fazla çeşit ve miktarda veri sağlanması amaçlanıyor. Ortaklar şimdiden “her türlü yardımcı veriyi istiyoruz” yönünde talep iletiyor; AV Labs bunun üzerine konumlanıyor.
-
-
-
-
