CCC, konsey üyelerinden biri olan Weisong Shi ile, Bağlantılı ve Otonom Araştırma (CAR) Laboratuvarı'nı kurmasına yol açan otonom araştırmaya olan tutkusu hakkında konuştu.
Sizi CAR Lab'ı kurmaya iten şey neydi?
2016 yılında bir süre uç bilişim üzerinde çalıştım ve bağlantılı otonom araçların uç bilişim için mükemmel bir örnek olay olduğunu keşfettim. Bunun otomotiv endüstrisini değiştirmenin büyük bir dönüştürücü yolu olduğunu gördüm çünkü araç bilişiminde yeni bir dönem yaklaşıyordu. Araç, 1910'lardan bu yana, 100 yıldır, mal taşımak ve insan taşımak için atların yerine kullanılıyor. Ancak bağlantılı araçların, özellikle de otonom sürüşün bizim için yeni bir dönem açtığını gördüm. Bunu orada büyük bir fırsat olarak gördüm ve araç, tekerlekli mobil bir bilgi işlem birimi. Yazılımın araçların geleceğinde önemli bir rol oynayacağını düşündüm, bu da bilgisayar bilimcilerini işin içine dahil etmemizi sağladı. Michigan'da birçok geleneksel otomobil şirketinin işgücüne sahip olmadığını biliyordum, bu yüzden Detroit'teki Wayne State Üniversitesi'ndeyken CAR Laboratuvarı'nı kurdum. Sadece araştırma için değil aynı zamanda gelecekteki işgücü ve eğitimsel gelişim için de. tüm ulusun bu yeni döneme geçişine yardımcı olun.
Özerk araştırma çeşitlilik sorunlarını nasıl ele alabilir?
COVID-19'un ortasında Navya adında otonom bir mekik şirketiyle çalışıyordum. Öğrencilerim ve ben Detroit Tıp Merkezi ile yaşlılar yaşam tesisi arasındaki mekiğimizi işletiyorduk. 13 hafta süren operasyonlar sırasında, çoğu savunmasız nüfustan olmak üzere yaklaşık 1,500 kişi mekiğe bindi. Huzurevlerinde yaşayan insanlar ve tekerlekli sandalyeli kişiler, bu savunmasız insanlara yardım etmek için nasıl yeni teknoloji geliştirebileceğimizi anlamamızı sağladı. Yakın zamanda toplulukla olan deneyimlerimizi bir makalede yayınladık.
Şu anda, bu otonom araçların finansal eşitlik dediğimiz şeye yardımcı olmak için nasıl kullanılacağı konusunda baskı yapıyoruz. Delaware Üniversitesi'ndeki STAR kampüsümüzde bir Amtrak istasyonumuz var. Wilmington'dan pek çok kişi kampüsümüze ulaşmak için Septa trenine biniyor. Ayrıca 30'un üzerinde şirketimiz var ve şu anda burada 3,600 kişi çalışıyor. Ama kampüsümüze arabayla gelmeye gücü yetmeyen insanların trene bindiklerini düşünün. Yani tren istasyonuna vardıklarında yürüyüşleri genellikle 20 ila 25 dakika sürüyor. Bu, aktif olarak federal destek aradığım bir konu. Bunu elde ettikten sonra, kampüs içinde otonom servisler çalıştırıyorduk, böylece bu insanlar gitmeleri gereken yere gidebilecek ve onlara maddi olarak yardımcı olabileceklerdi.
Son zamanlarda başarılı bir projeye örnek verebilir misiniz?
Olası alanlardan biri acil olmayan tıbbi ulaşımdır (NEMT). Birisini ararlarsa, rezervasyon yaptırırlarsa, hatta fiziki kontrole giderlerse, çok fazla sürücü olmadığından iki ila üç ay beklemek zorunda kalıyorlar. Hiçbir sürücüye ihtiyaç duyulmaması ve bu aracın 24/7 çalışabilmesi nedeniyle otonom teknolojinin mükemmel bir örnek olduğu yer burasıdır. Bu, çoğumuz için bu sorunun çözümüne önemli ölçüde yardımcı olabilir çünkü doktora gitmesi gereken yaşlı ebeveynlerimiz ve büyükanne ve büyükbabalarımız var ve bu çok önemli. Her zaman savunmasız nüfuslara yardım etmek ve en başından beri onları göz önünde bulundurarak teknoloji oluşturmak için bir sistemi nasıl tasarlayacağımı düşünüyorum.
Bir sistemi tasarlarken olası zorlukları veya hataları ele alma süreci nedir?
Bir tanesi Doktora öğrencilerim şu anda bu soruyu ele alan bir araştırma makalesi üzerinde çalışıyorlar çünkü günümüzün otonom sürüş algoritmalarıyla, insanların direksiyon başındaki kişisel davranışlarını dikkate alan bir makale yayınlayan birini kamuya açık olarak görmedim. Bizim fikrimiz, otonom tasarımın geleceğininbunu düşünebilirim. Buradaki zorluk, kişisel sürüş davranışlarını nasıl tanımladığımızdır. Her bireyin bir davranışı vardır ve eğer bunu anlayabilirsek, bu davranışı belirli bir araca nasıl entegre edebiliriz? Arabaların bizim için rahat ve güvenli bir şekilde sürebilmesi için sürüş davranışını ayrı ayrı karakterize etmek istiyoruz. Bir başka örnek ise tekerlekli sandalyeyle otobüse binmek, eğim tasarımı nedeniyle oldukça zor olabiliyor. Normal bir insan olarak şunu düşünebilirsiniz:Bu çok kolaydır ama her bir derecelik artışta çarkları elleriyle hareket ettirmek onlar için zor olabilir. Rampa onlar için çok dik olabilir. Çözüm, hareket etmelerine yardımcı olacak daha uzun bir rampa elde etmektir.
Otonom araştırma/teknolojinin geleceğini 10 yıl içinde nerede görüyorsunuz?
Bazı insanlar teknolojinin hazır olduğuna ve bunun sadece bir kamu politikası meselesi olduğuna inanıyor. Benim bu konuda biraz farklı bir görüşüm var. Bugün teknolojinin tam anlamıyla hazır olduğunu düşünmüyorum. Grubumuzun gerçek dağıtımları yürütmek için zaman harcamasının nedeni budur. Eğer bunu insani düşünceyi göz önünde bulundurarak test etmezseniz, o zaman nasıl iyi bir ürün tasarlayabilirsiniz? Şu anki model, şirketlerin sadece bir ürün tasarlayıp, son kullanıcıya hazır olduğunu söylemesi. Dolayısıyla önümüzdeki beş ila 10 yıl içinde hastaneler veya yardımlı yaşam evleri gibi personelin yetersiz olduğu yerler için kapalı mekan otonom teknolojisine ihtiyaç olduğunu görüyorum. Kamuya açık yollarda ilerleme olmasına rağmen, maliyet nedeniyle bireysel sahipler için hala daha az otonom araç göreceğiz. Sonuç olarak, teknoloji öncelikle bazı özel harekât alanlarına uygulanacak, aynı zamanda teknolojide daha ileri seviyelere ulaşacağız ve gelecekte kamuya açık yollarda görev yapmaya hazır olacağız.
Güvenilir otonom araçlar oluşturmak zor olabilir ancak bu, etkileyebileceği çeşitli toplulukları öngörmekle başlar.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://feeds.feedblitz.com/~/903177296/0/cccblog~CCC-QA-A-Look-into-the-CAR-Lab-with-Founder-Weisong-Shi/
