Mevsimsel değişikliklerden etkilenmeden otonom araçların çevresine bakarak konumunu tespit etmesine yardımcı olan bir yapay zekâ uygulaması geliştirildi.
Kısaca VTRN olarak adlandırılan bir navigasyon yöntemi, otonom sistemlerin sadece çevrelerine bakarak konumlarını tespit etmelerine dayanır. Bu navigasyon sistemleri, içinde bulundukları ortamın önceden çekilmiş yüksek çözünürlüklü uydu fotoğraflarına bakarak çalışır. Sistem, çevresinden aldığı görüntüleri daha önce çekilmiş fotoğraflarla karşılaştırarak bulunduğu konumu tespit eder.
VTRN üzerine ilk çalışmalar 1960’lı yıllarda başlasa da günümüze kadar bu navigasyon sistemlerini güvenli hâle getirmek mümkün olmadı. Bu durumun ana nedeni ise herhangi bir bölgenin görünümünün mevsimden mevsime değişmesidir. Örneğin kışın yağan kar ya da güzün ağaçların yapraklarının dökülmesi, bir bölgenin görünümünün büyük oranda değişmesine neden olur. Dolayısıyla eğer otonom aracın, içinde bulunduğu ortamın her döneminde çekilmiş fotoğraflarına erişimi yoksa, ki genellikle yoktur, bu navigasyon sistemleri kolaylıkla hata yapabilir.
Kaliforniya Teknoloji Enstitüsünden Prof. Dr. Soon-Jo Chung ve öğrencileri, VTRN sistemlerinin mevsimsel değişikliklerden etkilenmesinin önüne geçmek için bir yapay zekâ uygulaması geliştirmişler. Uygulama, kendisine verilen görüntüleri karşılaştırmadan önce görüntülerdeki tüm mevsimsel içeriği siliyor. Böylece, kullandığı veri tabanındaki görüntüler başka mevsimlerde çekilmiş bile olsa, navigasyon sisteminin etrafına bakarak konumunu tespit etmesine yardımcı oluyor.
Araştırmacılar geliştirdikleri uygulamayı kullanan bir VTRN sistemini çeşitli bölgelerin yazın ve kışın alınmış fotoğraflarıyla test etmişler ve navigasyon sisteminin %92 oranla konumunu doğru tespit ettiğini belirlemişler. Geriye kalan %8’lik kısmın da “önceden” sorunlu olduğu tespit edilebilmiş ve hatalar başka navigasyon yöntemleriyle engellenebilmiş. Aynı navigasyon sisteminin, geliştirilen yapay zekâ uygulamasından yardım almadığı durumdaysa doğruluk oranının %50’ye düştüğü görülmüş.
Geliştirilen yapay zekâ uygulamasının kullanım alanlarından biri otonom drone’lar olabilir. Ayrıca uygulamanın GPS’den (küresel konumlama sistemi) yararlanma imkânının olmadığı uzay görevlerinde de yararlı olacağı belirtiliyor. Örneğin Mars’a gönderilen uzay araçları, gezegenin zeminine inmek için bir dereceye kadar otonom hareket etmek zorundadır. Çünkü ışık hızıyla yol alan sinyallerin Mars ile Dünya arasında gidip gelmesi yaklaşık 7 dakika sürer. NASA’nın Mars’a gönderdiği son yüzey aracı Perseverance da Kızıl Gezegen’in zeminine inerken VTRN kullanmıştı.
Araştırmacılar gelecekte uygulamayı farklı hava koşullarının sebep olabileceği hataları da önleyecek biçimde geliştirmeyi ve böylece VTRN sistemlerini daha da güvenli hâle getirmeyi planladıklarını söylüyorlar.
Kısaca VTRN olarak adlandırılan bir navigasyon yöntemi, otonom sistemlerin sadece çevrelerine bakarak konumlarını tespit etmelerine dayanır. Bu navigasyon sistemleri, içinde bulundukları ortamın önceden çekilmiş yüksek çözünürlüklü uydu fotoğraflarına bakarak çalışır. Sistem, çevresinden aldığı görüntüleri daha önce çekilmiş fotoğraflarla karşılaştırarak bulunduğu konumu tespit eder.
VTRN üzerine ilk çalışmalar 1960’lı yıllarda başlasa da günümüze kadar bu navigasyon sistemlerini güvenli hâle getirmek mümkün olmadı. Bu durumun ana nedeni ise herhangi bir bölgenin görünümünün mevsimden mevsime değişmesidir. Örneğin kışın yağan kar ya da güzün ağaçların yapraklarının dökülmesi, bir bölgenin görünümünün büyük oranda değişmesine neden olur. Dolayısıyla eğer otonom aracın, içinde bulunduğu ortamın her döneminde çekilmiş fotoğraflarına erişimi yoksa, ki genellikle yoktur, bu navigasyon sistemleri kolaylıkla hata yapabilir.
Kaliforniya Teknoloji Enstitüsünden Prof. Dr. Soon-Jo Chung ve öğrencileri, VTRN sistemlerinin mevsimsel değişikliklerden etkilenmesinin önüne geçmek için bir yapay zekâ uygulaması geliştirmişler. Uygulama, kendisine verilen görüntüleri karşılaştırmadan önce görüntülerdeki tüm mevsimsel içeriği siliyor. Böylece, kullandığı veri tabanındaki görüntüler başka mevsimlerde çekilmiş bile olsa, navigasyon sisteminin etrafına bakarak konumunu tespit etmesine yardımcı oluyor.
Araştırmacılar geliştirdikleri uygulamayı kullanan bir VTRN sistemini çeşitli bölgelerin yazın ve kışın alınmış fotoğraflarıyla test etmişler ve navigasyon sisteminin %92 oranla konumunu doğru tespit ettiğini belirlemişler. Geriye kalan %8’lik kısmın da “önceden” sorunlu olduğu tespit edilebilmiş ve hatalar başka navigasyon yöntemleriyle engellenebilmiş. Aynı navigasyon sisteminin, geliştirilen yapay zekâ uygulamasından yardım almadığı durumdaysa doğruluk oranının %50’ye düştüğü görülmüş.
Geliştirilen yapay zekâ uygulamasının kullanım alanlarından biri otonom drone’lar olabilir. Ayrıca uygulamanın GPS’den (küresel konumlama sistemi) yararlanma imkânının olmadığı uzay görevlerinde de yararlı olacağı belirtiliyor. Örneğin Mars’a gönderilen uzay araçları, gezegenin zeminine inmek için bir dereceye kadar otonom hareket etmek zorundadır. Çünkü ışık hızıyla yol alan sinyallerin Mars ile Dünya arasında gidip gelmesi yaklaşık 7 dakika sürer. NASA’nın Mars’a gönderdiği son yüzey aracı Perseverance da Kızıl Gezegen’in zeminine inerken VTRN kullanmıştı.
Araştırmacılar gelecekte uygulamayı farklı hava koşullarının sebep olabileceği hataları da önleyecek biçimde geliştirmeyi ve böylece VTRN sistemlerini daha da güvenli hâle getirmeyi planladıklarını söylüyorlar.
