Mobilitenin geleceğinin verilerle çok ilgisi var: Araçların planlanması, inşası ve işletilmesi sırasında büyük miktarda veri üretiliyor. Bu verileri ve onunla ilişkili uygulamaları daha da geliştirebilmek için GAIA-X 4 AI projesi başlamıştır. Yapay zekanın (AI) olanaklarını kullanır. GAIA-X alan hareketliliğinin bir parçası olan projenin bilimsel liderliğini Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR) yürütüyor.
Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemleri Enstitüsü’nden proje koordinatörü Sascha Knake-Langhorst, “Yapay zekaya ihtiyacımız var çünkü teknik sistemler giderek daha karmaşık hale geliyor” diyor. “Yapay zeka, artan karmaşıklığa yanıt sağlayan kilit teknolojidir.” Bu sadece analizle ilgili değil, aynı zamanda özellikle otomasyon alanında – örneğin otomatikleştirilmiş ve bağlantılı sürüşte – yeni olasılıklarla da ilgili: Bir yapay zeka, bir aracın çevresini tanımaya ve yorumlamaya bu şekilde yardımcı olabilir. Ancak AI konusu da üretimde giderek daha önemli hale geliyor. Bir AI, yalnızca yüksek kaliteli ve büyük miktarda veriden yararlanırsa başarılı bir şekilde geliştirilebilir. Bu, algoritmaların eğitildiği ve test edildiği temeldir.
Hareketlilik alanından ilk alt proje
Üretimden ve günlük operasyonlardan elde edilen veriler anlamlı bir şekilde nasıl bağlantılıdır? GAIA-X 4 KI projesi de bununla ilgili. Sascha Knake-Langhorst, “Nihayetinde, tüm ürün yaşam döngüsünün verilerini kapalı bir döngüde görüntülemek mümkün olmalıdır” diyor. Bu amaçla, ortak bir veri tabanı ve arayüzler geliştirilmeli ve her şey entegre veri odalarında birbirine bağlanmalıdır.
sürüş sahnesi
Tespit edilen nesneler ve mevcut sürüş durumunun göstergeleri, bu bölümlere ayrılmış sürüş sahnesinde görüntülenir.
Bu veri odalarının GAIA-X içinde yeri vardır. GAIA-X, dijital bir ekosistem için temel oluşturur. İçinde, veriler ve hizmetler güvenli bir şekilde kullanılabilir hale getirilmeli, birleştirilmeli, paylaşılmalı ve kullanılmalıdır. GAIA-X, Avrupa veri koruma ilkelerini izler ve diğer özelliklerinin yanı sıra merkezi olmayan bir mimari ve şeffaflık ile karakterize edilmelidir. GAIA-X şu anda biri mobilite olmak üzere dokuz alana sahiptir.
Şu anda başlamış olan GAIA-X 4 KI projesi, etki alanındaki Future Mobility alanında bir ilktir. GAIA-X 4 KI projesinde endüstri ve araştırmadan 16 ortak çalışıyor. 2024 ortasına kadar sürecek, 18 milyon avroluk bir bütçeye sahip ve Federal Ekonomi ve Enerji Bakanlığı (BMWi) tarafından finanse ediliyor. Bu konuda bu yıl için dört alt proje daha planlanmıştır.
Prof. Frank Köster, Sankt Augustin ve Ulm’deki DLR Yapay Zeka Güvenliği Enstitüsü’nün kurucu direktörüdür. Aynı zamanda GAIA-X alan hareketliliğinin vaftiz babasıdır. Kısa bir röportajda GAIA-X’in önemini anlatıyor.
Sayın Köster, GAIA-X mobilite için ne yapabilir?
GAIA-X, trafik durumları için bir tür dijital ikiz oluşturan, geleceğin dijital trafik altyapısı için bir yapı taşıdır. Sadece araçlar ve yollar için değil. Diğer şeylerin yanı sıra trafik ışıkları veya şerit işaretleri, çok pratik bir şekilde dijital dünyada karşılığına sahip olacak. Uygulamalar daha sonra bu dünyada test edilir ve bunlar daha sonra gerçek trafikte çalışır.
Partner bağlantısı neden bu kadar önemli?
Otomotiv endüstrisi, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için uluslararası olarak çalışmaktadır. Çalışan bir ağ ile otomatik sürüşü ve ağ bağlantılı üretimi daha hızlı ilerletebileceğiz. GAIA-X, enerji ve akıllı şehirler de dahil olmak üzere sektörler genelinde endüstriyi bir araya getiriyor. Bu, şarj altyapıları veya dijitalleştirme yoluyla şehirlerin daha da geliştirilmesi için seçenekler sunar.
GAIA-X bağlamında yapay zeka yöntemlerini kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar nelerdir?
Veritabanlarından güvenilir yapay zeka tabanlı işlevler türetebilmemiz için veritabanlarının sürekli olarak yüksek kalitede olması gerekir. Bu nedenle, geniş ölçekte kalite güvence önlemleri geliştirmek zorundayız. Bana göre bu çok önemli olacak. Ve tabii ki veri egemenliği de çok büyük bir sorun: Şirketler verilerini açık bir şekilde iletilmeden nasıl kullanılabilir hale getiriyor? Burada örneğin homomorfik şifreleme yöntemleri var. Bu, analizlerin şifrelenmiş veriler üzerinde çalıştığı anlamına gelir. İlgililer, ne kadar ifşa edeceklerini kendileri kontrol eder.
Ne kadar uzaktayız?
Otomatikleştirilmiş sürüş yapmak ve ağ bağlantılı bir şekilde üretim yapmak istiyorsak, güvenli yapay zeka olmadan yapamayız. Ek olarak, DLR’deki yapay zeka araştırması, özellikle uygulamadan bağımsız yaklaşımlar geliştirir. Bu, sonuçların başka projelere aktarılabileceği anlamına gelir. Şu anda hareketlilik alanında sahip olduğumuz ivmeyi hızlı bir şekilde geniş araştırma ve geliştirmeye aktarırsak, bu yıl GAIA-X ile çok şey başaracağız.
Braunschweig’deki DLR Ulaştırma Sistemleri Enstitüsü’nden proje koordinatörü Sascha Knake-Langhorst, “Yapay zekaya ihtiyacımız var çünkü teknik sistemler giderek daha karmaşık hale geliyor” diyor. “Yapay zeka, artan karmaşıklığa yanıt sağlayan kilit teknolojidir.” Bu sadece analizle ilgili değil, aynı zamanda özellikle otomasyon alanında – örneğin otomatikleştirilmiş ve bağlantılı sürüşte – yeni olasılıklarla da ilgili: Bir yapay zeka, bir aracın çevresini tanımaya ve yorumlamaya bu şekilde yardımcı olabilir. Ancak AI konusu da üretimde giderek daha önemli hale geliyor. Bir AI, yalnızca yüksek kaliteli ve büyük miktarda veriden yararlanırsa başarılı bir şekilde geliştirilebilir. Bu, algoritmaların eğitildiği ve test edildiği temeldir.
Hareketlilik alanından ilk alt proje
Üretimden ve günlük operasyonlardan elde edilen veriler anlamlı bir şekilde nasıl bağlantılıdır? GAIA-X 4 KI projesi de bununla ilgili. Sascha Knake-Langhorst, “Nihayetinde, tüm ürün yaşam döngüsünün verilerini kapalı bir döngüde görüntülemek mümkün olmalıdır” diyor. Bu amaçla, ortak bir veri tabanı ve arayüzler geliştirilmeli ve her şey entegre veri odalarında birbirine bağlanmalıdır.
sürüş sahnesi
Tespit edilen nesneler ve mevcut sürüş durumunun göstergeleri, bu bölümlere ayrılmış sürüş sahnesinde görüntülenir.
Bu veri odalarının GAIA-X içinde yeri vardır. GAIA-X, dijital bir ekosistem için temel oluşturur. İçinde, veriler ve hizmetler güvenli bir şekilde kullanılabilir hale getirilmeli, birleştirilmeli, paylaşılmalı ve kullanılmalıdır. GAIA-X, Avrupa veri koruma ilkelerini izler ve diğer özelliklerinin yanı sıra merkezi olmayan bir mimari ve şeffaflık ile karakterize edilmelidir. GAIA-X şu anda biri mobilite olmak üzere dokuz alana sahiptir.
Şu anda başlamış olan GAIA-X 4 KI projesi, etki alanındaki Future Mobility alanında bir ilktir. GAIA-X 4 KI projesinde endüstri ve araştırmadan 16 ortak çalışıyor. 2024 ortasına kadar sürecek, 18 milyon avroluk bir bütçeye sahip ve Federal Ekonomi ve Enerji Bakanlığı (BMWi) tarafından finanse ediliyor. Bu konuda bu yıl için dört alt proje daha planlanmıştır.
Prof. Frank Köster, Sankt Augustin ve Ulm’deki DLR Yapay Zeka Güvenliği Enstitüsü’nün kurucu direktörüdür. Aynı zamanda GAIA-X alan hareketliliğinin vaftiz babasıdır. Kısa bir röportajda GAIA-X’in önemini anlatıyor.
Sayın Köster, GAIA-X mobilite için ne yapabilir?
GAIA-X, trafik durumları için bir tür dijital ikiz oluşturan, geleceğin dijital trafik altyapısı için bir yapı taşıdır. Sadece araçlar ve yollar için değil. Diğer şeylerin yanı sıra trafik ışıkları veya şerit işaretleri, çok pratik bir şekilde dijital dünyada karşılığına sahip olacak. Uygulamalar daha sonra bu dünyada test edilir ve bunlar daha sonra gerçek trafikte çalışır.
Partner bağlantısı neden bu kadar önemli?
Otomotiv endüstrisi, yeni ürün ve hizmetler geliştirmek için uluslararası olarak çalışmaktadır. Çalışan bir ağ ile otomatik sürüşü ve ağ bağlantılı üretimi daha hızlı ilerletebileceğiz. GAIA-X, enerji ve akıllı şehirler de dahil olmak üzere sektörler genelinde endüstriyi bir araya getiriyor. Bu, şarj altyapıları veya dijitalleştirme yoluyla şehirlerin daha da geliştirilmesi için seçenekler sunar.
GAIA-X bağlamında yapay zeka yöntemlerini kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar nelerdir?
Veritabanlarından güvenilir yapay zeka tabanlı işlevler türetebilmemiz için veritabanlarının sürekli olarak yüksek kalitede olması gerekir. Bu nedenle, geniş ölçekte kalite güvence önlemleri geliştirmek zorundayız. Bana göre bu çok önemli olacak. Ve tabii ki veri egemenliği de çok büyük bir sorun: Şirketler verilerini açık bir şekilde iletilmeden nasıl kullanılabilir hale getiriyor? Burada örneğin homomorfik şifreleme yöntemleri var. Bu, analizlerin şifrelenmiş veriler üzerinde çalıştığı anlamına gelir. İlgililer, ne kadar ifşa edeceklerini kendileri kontrol eder.
Ne kadar uzaktayız?
Otomatikleştirilmiş sürüş yapmak ve ağ bağlantılı bir şekilde üretim yapmak istiyorsak, güvenli yapay zeka olmadan yapamayız. Ek olarak, DLR’deki yapay zeka araştırması, özellikle uygulamadan bağımsız yaklaşımlar geliştirir. Bu, sonuçların başka projelere aktarılabileceği anlamına gelir. Şu anda hareketlilik alanında sahip olduğumuz ivmeyi hızlı bir şekilde geniş araştırma ve geliştirmeye aktarırsak, bu yıl GAIA-X ile çok şey başaracağız.