USD
3,8372
EURO
4,5180
ALTIN
153,3857

Otonom gemiler geliyor

Rolls-Royce ile Google arasında imzalanan anlaşmayla, mevcut gemilerin güvenliğini artıracak, otonom gemilerin ise hayata geçmesini sağlayacak akıllı farkındalık sistemlerinin geliştirilmesi hedefleniyor. Denizcilik sektöründe bir ilk olan bu anlaşma, İsveç’te Google Cloud Zirvesi’nde 3 Ekim 2017 tarihinde imzalandı. Anlaşma doğrultusunda Rolls-Royce, Google Cloud Makine Öğrenimi Motorunu kullanarak şirketin yapay zeka tabanlı nesne sınıflandırma sistemini daha da […]

Otonom gemiler geliyor

Rolls-Royce ile Google arasında imzalanan anlaşmayla, mevcut gemilerin güvenliğini artıracak, otonom gemilerin ise hayata geçmesini sağlayacak akıllı farkındalık sistemlerinin geliştirilmesi hedefleniyor.

Denizcilik sektöründe bir ilk olan bu anlaşma, İsveç’te Google Cloud Zirvesi’nde 3 Ekim 2017 tarihinde imzalandı. Anlaşma doğrultusunda Rolls-Royce, Google Cloud Makine Öğrenimi Motorunu kullanarak şirketin yapay zeka tabanlı nesne sınıflandırma sistemini daha da eğitmeyi, böylece gemilerin seyir sırasında karşılaşacakları nesneleri tespit, tanımlama ve takip becerisini artırmayı hedefliyor.

Rolls-Royce Akıllı Gemilerden Sorumlu Başkan Yardımcısı Karno Tenovuo şöyle konuştu: “Akıllı farkındalık sistemleri gelecekte otonom gemilerin hayata geçmesini mümkün kılmanın yanı sıra, gemilerin ve mürettebatlarının daha verimli ve güvenli çalışmasını sağlayabilecek bir gelişme. Google Cloud ile işbirliği yaparak bu sistemlerin daha hızlı ve iyi çalışmasını sağlayabilir ve hayat kurtarabiliriz.”

Google Cloud İskandinavya Satış Müdürü Eva Fors ise “Makine öğreniminin sunduğu imkanları araştıran Rolls-Royce, en son teknolojik gelişmeleri denizcilik sektörüne ilişkin engin bilgileriyle birleştirerek sektöre ciddi yenilikler getirebilecek bir konumda bulunuyor.” dedi.

Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru, Google’ın resim ve ses arama gibi birçok ürününün de altında yatan ağ tabanlı akıllı makine yazılımını kullanıyor. Makine Öğrenimi, belirli problemleri çözmek için insan öğrenimini taklit eden bir dizi algoritma, araç ve teknikten oluşuyor. Bu yöntemler mevcut veri kümelerini analiz ederek örüntüleri ya da tekrarlayan olguları tespit ediyor ve buradan edindiği bilgilerle, daha önce görmediği verilere ilişkin öngörüler yürütüyor. Veri kümesi ne kadar büyük olursa, modelin tespit edebileceği örüntüler o kadar karmaşık, öngörüleri de o kadar isabetli oluyor. Bugün iyi eğitilmiş makine öğrenimi modelleri, öngörü analizlerini insanlardan daha hızlı ve doğru yapabiliyor.

Rolls-Royce, Google Cloud yazılımını kullanarak kendisi tarafından denizcilik için oluşturulmuş çok büyük ve çeşitli veri kümelerini yorumlayabilecek özel makine öğrenimi modelleri geliştirecek. Rolls-Royce’un denizcilik sektöründeki uzmanlığı, modellerin eğitiminde kullanılacak verilerin hazırlanmasında da rol oynayarak, istatistiksel açıdan anlamlı olacak miktarda ve gerçek uygulamalarla yakından ilgili olması sağlanacak. Makine öğrenimi süreci kapsamında, modellerin öngörüleri denizde pratik uygulama alanı bularak modellerin daha da gelişmesini sağlayacak.

Yazılıma bulut üzerinden erişilebiliyor olması, modellerin dünyanın herhangi bir yerinde geliştirilebilmesi ve binlerce kullanıcının dünya çapında erişim sahibi olması anlamına geliyor. Dolayısıyla modelleri terabaytlarla ölçülecek kadar büyük hacimli veriler üzerinde eğitmek mümkün. Otonom gemiler yaygınlaştıkça bu durum daha da önem kazanacak.

Rolls-Royce ve Google, uzun vadede gözetimsiz ve çoğul modlu öğrenim üzerine ortak araştırma yapmayı planlıyor. Şirketler ayrıca konuşma tanıma ve sentezi uygulamalarının, denizcilik sektöründe insan-makine arayüzü için elverişli çözümler olup olmadığını test edecekler. İki şirket, Google’ın TensorFlow gibi açık kaynaklı akıllı makine yazılımı kitaplıklarının kullanımıyla, gemilerde yerel ağ bazlı hesaplamaların performansını iyileştirmeyi de hedefliyor.

Akıllı farkındalık sistemleri, gemi mürettebatlarına çevrelerinde olup biteni daha iyi kavrama imkanı tanıyarak gemilerin daha güvenli, kolay ve verimli işletilebilmesini sağlayacak. Bunun için bir dizi sensörden alınan veriler, gemilerde halihazırda bulunan Otomatik Tespit Sistemi ve radar gibi sistemlerin sağladığı bilgilerle birleştirilecek. Global veritabanı gibi diğer kaynaklardan alınan veriler de bunda rol oynayacak