Issız bir otoyol şeridinde otonom bir araç ilerliyor. Birden, uzaklarda devasa bir hortum beliriyor. Sürücüsüz araç bundan sonra ne yapar?
Bu, Waymo’nun Google’ın DeepMind ekibinin yardımıyla oluşturduğu “hiper gerçekçi” sanal dünyada simüle edebildiği senaryolardan yalnızca biri. Waymo World Model, metin veya görselleri komut olarak kullanarak etkileşimli sanal alanlar üretebilen Google’ın yeni yapay zeka dünya modeli Genie 3 ile inşa edildi. Genie 3 yalnızca Nintendo oyunlarının kopyalarını oluşturmak için değil, Waymo’ya göre aynı zamanda “sürüş alanının zorluklarına uyarlanmış” fotogerçekçi ve etkileşimli 3D ortamlar kurmak için de kullanılabiliyor.
Simülasyon, otonom araç geliştirmede kritik bir bileşen. Geliştiricilerin araçlarını, gerçek dünyada nadiren ortaya çıkabilecek çok çeşitli ortam ve senaryolarda, yolculara ya da yayalara fiziksel zarar verme riski olmadan, test etmelerini sağlar. Otonom araç şirketleri bu sanal ortamlarda kapsamlı testler gerçekleştirerek milyonlarca, hatta milyarlarca km kat eder; araçlarını gerçek dünyada karşılaşabilecekleri olası her türlü “uç vaka”ya karşı daha iyi eğitmeyi amaçlar.
Waymo ne tür uç vakaları test ediyor? Hortuma ek olarak şirket, karla kaplı bir Golden Gate Köprüsü’nü, yüzen mobilyalarla dolu su basmış bir banliyö çıkmaz sokağını, alevler içindeki bir mahalleyi ya da başıboş bir fille karşılaşmayı simüle edebiliyor. Her senaryoda Waymo robotaksisinin lidar sensörleri, yoldaki engel de dahil olmak üzere çevrenin 3D bir görselleştirmesini oluşturuyor.
Waymo, Genie 3’ün robotaksileri için sanal dünyalar oluşturmak açısından üç benzersiz mekanizma sunduğunu belirtiyor: sürüş eylemi kontrolü, sahne düzeni kontrolü ve dil kontrolü. Sürüş eylemi kontrolü geliştiricilerin “ya şöyle olsaydı” türü karşıolgusal senaryoları simüle etmesine olanak tanıyor. Sahne düzeni kontrolü, trafik sinyalleri ve diğer yol kullanıcılarının davranışları gibi yol düzenlerinin özelleştirilmesini sağlıyor. Waymo, dil kontrolünü günün saati ve hava koşullarının ayarlanmasına imkan veren “en esnek araç” olarak tanımlıyor. Söz konusu nitelik özellikle düşük ışık ya da yüksek parlama koşullarını simüle etmeye çalışan geliştiriciler için yararlı çünkü bu tür durumlarda aracın çeşitli sensörleri yolu görmekte zorlanabilir.
Waymo World Model ayrıca gerçek dünyadan alınan araç kamerası görüntülerini alıp simüle edilmiş bir ortama dönüştürebiliyor. Şirket, bunun sanal testlerde “en yüksek düzeyde gerçekçilik ve olgusallık” sağladığını belirtiyor. Ayrıca görüntü kalitesinden ya da bilgisayar işlem gücünden ödün vermeden,4X hızında oynatılan daha uzun simüle edilmiş sahneler de oluşturabiliyor.
Bu, Waymo’nun otonom sürüş tekniklerini geliştirmek için Google’ın geniş yapay zeka kaynaklarına başvurduğu ilk örnek değil. Waymo’nun EMMA (End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving) eğitim modeli Google’ın Gemini’si kullanılarak geliştirildi. Waymo’nun Gemini tabanlı bir araç içi sesli asistan üzerinde çalıştığı bildiriliyor. Ayriyeten şirketin yapay zeka laboratuvarı DeepMind, Waymo’nun sensörlerinin olmayan nesneleri varmış gibi algılama hatasını azaltmasına yardımcı oldu.
Kaynak: https://www.theverge.com/transportation/874771/waymo-world-model-simulation-google-deepmind-genie-3
