Çukurlarda dolaş Herhangi bir profesyonel motor sporu etkinliğinde, özellikle de Formula 1 gibi bir etkinlikte, telemetriyle dolu sonsuz bilgisayar ekranı göreceksiniz. Modern takımlar, araçlardan gelen gerçek zamanlı dijital geri bildirimlerle dolup taşıyor. Yıllar boyunca bu çukurların çoğunda bulundum ve veri akışlarına hayran kaldım, ancak kaosun ortasında Microsoft Visual Studio yazılım geliştirme paketinin bir örneğinin orada çalıştığını hiç görmedim.
Ancak geçtiğimiz hafta sonu düzenlenen Abu Dhabi Özerk Yarış Ligi’nin açılışına benzer bir şeye hiç katılmadım. A2RL, bilindiği gibi, ilk otonom yarış serisi değil: Otonom yarış arabalarının sanal engellerden kaçarken hızlı tur süreleri ayarladığı Roborace serisi var; ve en son CES 2024 sırasında Las Vegas Motor Yarış Pisti’nde gerçekleştirilen Indy Autonomous Challenge.
Roborace tek araçlı zamana karşı yarışlara odaklanırken, Indy Autonomous serisi oval aksiyona odaklanırken, A2RL birkaç alanda yeni çığır açmak için yola çıktı.
A2RL ilk kez aynı anda yarışarak dört arabayı piste çıkardı. Ve belki daha da önemlisi, en iyi performansa sahip otonom otomobili, 2014 ile 2020 yılları arasında çeşitli takımlarda yarışan eski Formula 1 pilotu Daniil Kvyat ile karşı karşıya getirdi.
Resim Kredisi: Otonom Yarış Ligi
Asıl zorluk perde arkasındaydı; ekipler, acemi kodlayıcılardan doktora öğrencilerine ve tam zamanlı yarış mühendislerine kadar etkileyici çeşitlilikte mühendislerden oluşan bir kadroya sahipti ve hepsi sınırı çok yeni bir şekilde bulmak için mücadele ediyordu.
10 üreticinin tamamen ısmarlama arabalar tasarladığı, geliştirdiği ve ürettiği (bazen yapay zekanın yardımıyla) Formula 1’in aksine, A2RL yarış arabaları eşit bir oyun alanı sağlamak için tamamen standartlaştırılmıştır. Japonya Süper Formula Şampiyonası’ndan ödünç alınan 550 beygir gücündeki makineler birbirinin aynısı ve takımların tek bir bileşeni değiştirmesine izin verilmiyor.
Buna yedi kamera, dört radar sensörü, üç lidar sensörü ve önyüklenebilir GPS içeren sensör dizisi de dahildir; bunların tümü çevrelerindeki dünyayı algılamak için kullanılır. Pitlerde dolaşırken ve çeşitli takımlarla sohbet ederken, her arabanın her turda topladığı 15 terabaytlık veriden herkesin tam anlamıyla yararlanamadığını öğrendim.
Indianapolis merkezli Code 19 gibi bazı ekipler, sürücüsüz bir araba yaratmaya yönelik anıtsal proje üzerinde çalışmaya ancak birkaç ay önce başladı. Code 19’un kurucu ortağı Oliver Wells, “Burada dört çaylak takım var” dedi. “Herkes bunun gibi yarışmalarda yarışıyor, bazıları yedi yıla kadar süredir.”
Her şey kodla ilgili
Resim katkıları: Tim Stevens
Münih merkezli TUM ve Milano merkezli Polimove, hem Roborace hem de Indy Autonomous Challenge’da koşma ve kazanma konusunda geniş deneyime sahip. Bu deneyim, kaynak kodu gibi devam ediyor.
TUM takım müdürü Simon Hoffmann, “Bir yandan kod sürekli olarak geliştiriliyor ve iyileştiriliyor” dedi. Ekip, viraj alma davranışını yol parkurunda daha keskin dönüşlere uyacak şekilde değiştirmek ve ayrıca sollama saldırganlığını ayarlamak için ayarlamalar yaptı. “Fakat genel olarak aynı temel yazılımı kullandığımızı söyleyebilirim” dedi.
Hafta sonu boyunca gerçekleştirilen çok sayıda eleme turu serisi boyunca, en büyük deneyime sahip takımlar zaman çizelgelerine hakim oldu. TUM ve Polimove tur sürelerini iki dakikadan kısa sürede tamamlayan tek iki takım oldu. Ancak Code 19’un en hızlı turu üç dakikanın biraz üzerindeydi; diğer yeni takımlar çok daha yavaştı.
Bu, yazılım geliştirmede nadiren görülen bir rekabet yarattı. TopCoder veya Google Kick Start gibi daha önce kesinlikle rekabetçi kodlama zorlukları yaşanmış olsa da, bu çok farklı bir şey. Koddaki iyileştirmeler daha hızlı tur süreleri ve daha az kilitlenme anlamına gelir.
Kenna Edwards, Code 19 yarış mühendisi yardımcısı ve Indiana Üniversitesi’nde öğrencidir. Daha önceki bazı uygulama geliştirme deneyimlerini de masaya koydu ancak ekibin kilitlenme önleyici fren sistemini yazmak için C++ öğrenmesi gerekiyordu. “Bu bizi en azından birkaç kez kaza yapmaktan kurtardı” dedi.
İzlemek için hata ayıklayıcılar veya başka araçlar gerektirebilecek geleneksel kodlama problemlerinin aksine, burada geliştirilmiş algoritmaların somut sonuçları var. “Lastikteki düz noktaların bir sonraki seansta iyileştiğini görmek harika bir şey. Ya boyutları ya da sıklıkları azaldı” dedi Edwards.
Teorinin bu şekilde uygulanması yalnızca mühendislik zorluklarının üstesinden gelmekle kalmaz, aynı zamanda uygulanabilir kariyer yollarını da açar. Chip Ganassi Racing ve General Motors’ta daha önce staj yaptıktan sonra Code 19’daki deneyimi sayesinde Edwards bu yaz GM Motorsports’ta tam zamanlı olarak çalışmaya başlayacak.
Geleceğe doğru bir göz
Resim Kredisi:
Bu tür bir gelişme A2RL’nin konusunun büyük bir bölümünü oluşturuyor. Pistteki ana aksiyonun gölgesinde, dünya çapındaki genç öğrenciler ve gençlik gruplarına yönelik ikincil bir dizi yarışma yer alıyor. Ana A2RL etkinliği öncesinde bu gruplar otonom 1:8 ölçekli model arabalarla yarıştı.
“Hedefimiz, gelecek sene okullar için daha küçük model arabalar bulunduracağız, üniversiteler için belki go-kartlarda yapacağız, biraz daha büyük, otonom go-kartlarla oynayabilecekler. Ve sonra, eğer büyük ligde olmak istiyorsanız, bu arabalarla yarışmaya başlarsınız,” dedi Abu Dabi’nin İleri Teknoloji Araştırma Konseyi (ATRC) genel sekreteri Faisal Al Bannai. “Onların bu yolu görmeleriyle, daha fazla insanı araştırmaya, bilime girmeye teşvik edeceğinizi düşünüyorum.”
A2RL’nin faturasını Al Bannai’nin ATRC’si ödüyor ve arabalardan, bazıları aylardır Abu Dhabi’de test yapan çok sayıda takımın otellerine kadar her şeyi kapsıyor. Ayrıca ana etkinlik için konserler, drone yarışları ve gülünç bir havai fişek gösterisiyle tamamlanan birinci sınıf bir parti düzenlediler.
Pistteki aksiyon biraz daha az muhteşemdi. Dört araçlı otonom yarışa yönelik ilk girişim, bir arabanın dönerek sonraki arabaları bloke etmesinden sonra iptal edildi. Ancak ikinci yarış çok daha heyecanlıydı ve Modena Üniversitesi’nin Unimore takım arabasının dışarı çıkmasıyla liderlik için bir pas verildi. Geçişi yapan ve yarışı kazanan TUM oldu ve 2,25 milyon dolarlık ödül çantasından aslan payını eve götürdü.
İnsana karşı makineye gelince, Daniil Kvyat otonom arabayı hızlı bir şekilde çalıştırdı ve tarihin bir kısmını görmek için ücretsiz biletlerden yararlanan 10.000’den fazla seyirciden oluşan kalabalığın büyük tezahüratları arasında aracı bir değil iki kez geçti. artı yaklaşık 600.000 kişi daha etkinliği yayınlıyor.
Teknik aksaklıklar talihsizlikti. Yine de özerkliğin ne kadar ilerlediğini ve tabii ki daha ne kadar ilerleme kaydedilmesi gerektiğini görmek ve göstermek olağanüstü bir olaydı. En hızlı araba Kvyat’ın zamanından hâlâ 10 saniye gerideydi. Ancak etkileyici bir hızda akıcı ve temiz turlar attı. Bu, her bir yarışmacının ya bir bariyere çarptığı ya da plansız bir tatil için çölde dolaştığı 2004’teki ilk DARPA Büyük Mücadelesi ile tam bir tezat oluşturuyor.
A2RL için asıl test, finansal açıdan uygun bir seriye dönüşüp dönüşmeyeceği olacak. Çoğu motor sporunu reklam yönlendirir, ancak burada üreticilerin makul bir şekilde arabalarına uygulayabilecekleri algoritmalar ve teknolojiler geliştirmenin ek faydası da var.
ATRC’den Al Bannai bana, seri organizatörleri arabaların sahibiyken, takımların kodun sahibi olduğunu ve lisans vermekte özgür olduklarını söyledi: “Şu anda rekabet ettikleri şey algoritma, bu arabanın yaptığını yapmasını sağlayan yapay zeka algoritması. Bu her takıma aittir. Bize ait değil.”
O halde gerçek yarış pistte değil, üreticilerle ortaklıkların güvence altına alınmasında olabilir. Sonuçta, otonom teknolojinize olan güveni artırmanın, yarış pistindeki trafiği saatte 260 mil hızla idare edebildiğini göstermekten daha iyi bir yolu var mı?