Otonom 18 Tırlıklar Birkaç Otoyolda: Yaygın Kullanıma Giden Yol Uzun.

Sahibesiz yapay zekâ ile donatılan kamyonlar, yük taşımacılığının manzarasını köklü biçimde değiştirebilir. Birkaç şirket, Texas ve California’daki sınırlı bazı güzergâhlarında erken modelleri test etmeye başladı. Otomasyonlu filosların simülasyonları, teknolojinin potansiyel faydalarını gösteriyor: Araçlar güvenliği artırabilir, yakıt verimliliğini iyileştirebilir ve geçiş sürelerini kıtabilir.

Kamyon üreticileri ve işletmecileri yine de bazı büyük sorunları çözmek zorunda; bunlara değişken hava ve yol koşullarında otomasyonlu kamyonların nasıl çalışacağı ve büyük kamyonların kabininde hala sürücünün bulunması gerekip gerekmediği dahil.

Ben insan faktörleri ve ulaşım güvenliği üzerine çalışan bir mühendisyim ve görüşüme göre, otomasyonlu kamyonların ve sürücülerin oldukça bir süre birlikte çalışması muhtemel.

Otomasyonun faydaları

İyi hava koşullarında, insan müdahalesi olmadan otoyolda sürebilen tamamen otomasyonlu kamyonlar, yapay zekâ, makine öğrenimi, bilgisayarlı görü, örüntü tanıma ve uyarlanabilir karar vermeye dayalı bir kombinasyon kullanır. Bu araçları geliştiren şirketlerden biri olan Torc, birden fazla sensörden gelen verileri birleştirip kamyon performansını öngören modeller üretmek için yapay zekâ kullanır.

Otomatik acil frenleme ve şerit takip yardımcısı gibi belirli teknolojilerle donatılan modern büyük kamyonlardan alınan veriler, tamamen otomasyonlu ve sahibesiz kamyonların kaza sayısı ve şiddetini azaltabileceğini gösteriyor. Hızlanma ve frenlemeyi optimize ederek ve araçları sıkı bir konvoy ya da filo halinde birlikte çalıştırarak yakıt tasarrufu sağlayabilir ve dolayısıyla maliyeti düşürebilirler. Sahibesiz kamyonlar, neredeyse 24 saat çalışabildikleri ve park ettiklerinde rölantide beklemeleri gerekmediği için park ihtiyaçlarını ve rölanti emisyonlarını azaltabilir; bu durum, kamyon mendereslerinde sıkça görülen düzenli kamyonlar için geçerlidir.

Son olarak, otomasyonlu kamyonlar, sürücü açığının giderilmesine de yardımcı olabilir. İronik olan şu ki, otomasyon sürmeyi daha az stresli ve fiziksel olarak daha az yorucu kilarak sürücüler arasındaki iş tatminini artırabilir.

Hava koşulları ve çalışma alanları zor manevra gerektirir

Otonom kamyonların bugün yaygın olmamasının temel nedeni, değişken hava koşullarında, değişken yol koşullarında ve öngörülemez sürücüler yanındayken zorlanmasıdır.

Otonom kamyonlar, kararlar almak için çevreleri hakkında bilgi toplayan sensörler, radarlar ve kameralara ihtiyaç duyar. Ancak kar ve yağmur, otomobil dahil tüm otonom araçlar için bir sorun olmaya devam eder, çünkü teknolojinin yolu “görmesini” engeller. Örneğin, otonom taksi şirketi Waymo, yalnızca hiç kar yağmayan bölgelerde otonom araçlarını işletmektedir.

Ayrıca, öngörülebilir ve temiz bir yüzeyin yaygın olmadığı, belirgin şerit çizgilerinin bulunmadığı her yol bölümü işlenmesi zor olur. Turuncu konilerle işaretlenmiş, dar şeritlere sahip ve şerit çizgileri eksik bir inşaat alanını düşünün. Otonom araç şirketleri bu tür alanlardan hâlâ kaçınmaya çalışıyor. Ve tuhafı şu ki, bazı araştırmalar otomobil sürücülerinin otonom araçlara, insan sürücülü araçlara göre daha yüksek oranda çarptığını gösteriyor.

Bu zorluklar göz önüne alındığında, şirketler otonom kamyonları karmaşalardan uzak yollarda denemektedir.

Örneğin, otonom kamyon üreticisi Aurora, Dallas ile Houston arasında yer alan, nispeten düz ve düz bir otoyol olan I-45 üzerinde büyük yük kamyonlarını işletmektedir. Rakip Kodiak’ın otonom kamyonları, Texas’taki sanayi sitelerine kum taşıyor; insanların nadiren kullandığı yollar üzerinden. Yaya bisikletçiler, trafik ışıkları ve şehir trafiğinin diğer öğeleri nedeniyle, otonom kamyonların kaotik şehir ortamlarında, eğer hiçse, hiç denendiği görülmiyor.

Otonom kamyonlar geliştiren bazı şirketler hedeflerini geri çekmiş, yön değiştirmiş veya marketten çekilmiş.

2023 yılında Embark, TuSimple ve Locomotion kapatıldı. Waymo yalnızca araçlara odaklanmaya başladı. Diğer şirketler, yalnızca iki büyük şehir ya da üretim tesisi arasında çalışan birkaç özel güzergâha odaklandı.

Birlikte çalışan sürücüler ve kamyonlar

Sancama göre, önümüzdeki yıllarda da tabanlı yapay zekâ kontrolleriyle donatılmış otonom kamyonlar yine bir sürücüyeye ihtiyaç duyacak.

En iyi teknoloji, insan ile makine arasında bir simbiyozu destekleyecek; sürücü ve kamyon her biri en iyi yaptıklarını yapacak. Bir sürücü, kamyonu muhtemelen “ilk mil” olarak adlandırılan, belirsiz ve kalabalık depo alanları ile otoyola giden yerel sokaklarda kullanacak. Ardından direksiyonu, gaz pedalını ve freni kullanmayı bırakıp otomasyona devredecek. Sürücü, kamyonun nihai varış yerine giden “son mil”de tekrar kontrolü ele alacak.

Mezuncum arkadaşlarımla birlikte yürüttüğümüz araştırmalar, sürücüler ile otonom araçlar arasında iletişim kuran insan-makine arayüzlerinin kritik olacağını gösteriyor. Örneğin, kabin içindeki bir ekran veya üst üste gösterim (heads-up display) sürücüye teknolojinin nasıl çalıştığını gösterecek. Sözel mesajlar veya titreyen koltuk, otomasyonun gelişmekte olan bir durumu yönetemediğini işaret edecek ve sürücü devreye girecek.

Geliştiriciler, olası önyargıların farkında olmak zorunda. Öyle adlandırılan “otomasyon önyargısı”, bir sürücünün kamyonun karar verme sürecine o kadar çok güvenip dayanaması nedeniyle ona teslim olmasına yol açabilir. Algoritmik önyargı ise kamyon sensörlerinin yoldaki belirli insan gruplarını diğerlerinden daha fazla tanımasına neden olabilir; örneğin yalnızca belirli bir boyut veya şekle sahip yayaları algılayabilir.

Uzun vadeli vizyon, kısmen maliyetleri düşürmek için sürücüsüz bir kamyon elde etmek. Ancak sürücüsüz kamyonlar, yakın gelecekte büyük ölçekte pratik görünmüyor. Sürücüyü ve otonom kamyonu bir ekip olarak hayal etmek daha gerçekçi. Araç üreticileri, teknoloji geliştiricileri, düzenleyiciler ve sürücüler bu avantajları gerçekleştirmek için birlikte çalışmak zorunda.

• Yapay zekâ (YZ)
• Kendi kendine süren araçlar

Yazar

1. UMass Amherst, Endüstri Mühendisliği Doçenti

UMass Amherst, Endüstri Mühendisliği Doçenti

Tutarsızlık beyanı

Shannon Roberts; Massachusetts Ulaştırma Departmanı, Ulusal Bilim Vakfı, NYSEARCH, Sloan Vakfı ve ABD Ulaştırma Departmanı’ndan destek almaktadır. Daha önce Belron, GM ve Toyota İşbirlikli Güvenlik Araştırmaları Merkezi’nden destek almıştır.

Ortaklar

UMass Amherst, The Conversation US’in kurucu ortağı olarak destek sağlamaktadır.