Uber, insan sürücülerden oluşan küresel araç ağını gelecekte otonom araç şirketleri için büyük ölçekli bir veri toplama altyapısına dönüştürmeyi hedefliyor. Şirketin uzun vadeli planı, sürücülerin araçlarına sensör kitleri yerleştirerek gerçek dünya sürüş verilerini toplamak ve bu verileri otonom araç modellerinin eğitiminde kullanılabilir hale getirmek.
Şirket CTO’su Praveen Neppalli Naga, TechCrunch’ın San Francisco’daki StrictlyVC etkinliğinde yaptığı açıklamada bu vizyonun, şirketin ocak ayında duyurduğu AV Labs programının doğal bir devamı olduğunu söyledi. Naga’ya göre Uber şimdilik kendi işlettiği küçük bir sensörlü araç filosuyla çalışıyor ancak şirketin asıl hedefi, zamanla insan sürücülerin araçlarını da bu yapıya dahil etmek.
Bu fikir hayata geçerse Uber, sahip olduğu milyonlarca sürücüyle otonom araç sektörü için benzersiz ölçekte bir hareketli veri ağı kurabilir. Bugün otonom araç şirketlerinin en büyük sorunlarından biri, farklı şehirlerde, farklı saatlerde ve farklı yol koşullarında yeterli veri toplayabilmek. Uber ise halihazırda dünyanın birçok bölgesinde aktif çalışan sürücü ağı sayesinde bu ihtiyaca güçlü bir çözüm sunabilecek konumda.
Naga’ya göre otonom araç geliştirme yarışında asıl darboğaz artık yalnızca teknoloji değil, veri erişimi. Otonom araç şirketleri belirli kavşaklarda, okul bölgelerinde, yoğun saatlerde veya karmaşık trafik senaryolarında model eğitmek için gerçek dünya verilerine ihtiyaç duyuyor. Ancak bu veriyi toplamak için kendi araç filolarını kurmaları ciddi maliyet gerektiriyor.
Şirketin planı, bu noktada şirketi otonom araç ekosisteminin veri katmanı haline getirmek. Şirket, yıllar önce kendi otonom araç geliştirme hedeflerinden vazgeçmişti. Bu karar, dönemin kurucu ortaklarından Travis Kalanick tarafından daha sonra büyük bir hata olarak yorumlanmıştı. Ancak Uber şimdi doğrudan kendi otonom aracını üretmek yerine, bu alandaki şirketlere veri, operasyon ve pazar erişimi sağlayan stratejik bir pozisyon kurmaya çalışıyor.
Şirketin bugün Wayve dahil olmak üzere 25 otonom araç şirketiyle ortaklığı bulunuyor. Şirket, bu iş birlikleri kapsamında “AV cloud” olarak tanımlanan, etiketlenmiş sensör verilerinden oluşan bir kütüphane geliştirmeyi hedefliyor. Otonom araç şirketleri bu veri havuzunu sorgulayarak kendi modellerini eğitebilecek.
Şirketin sunduğu sistem yalnızca veri toplamayla sınırlı olmayacak. Partner şirketler, eğittikleri modelleri gerçek Uber yolculukları üzerinde shadow mode ile test edebilecek. Bu yöntem sayesinde bir otonom araç modeli, gerçek bir sürüş sırasında yola çıkmadan, aynı senaryoda nasıl karar vereceğini simüle edebilecek.
Naga, Uber’in bu veriden doğrudan para kazanmayı hedeflemediğini ve amaçlarının otonom araç verisine erişimi demokratikleştirmek olduğunu söyledi. Ancak bu altyapının ticari değeri oldukça yüksek. Uber’in sahip olduğu gerçek dünya sürüş verisi, otonom araç şirketleri için model eğitimi, güvenlik testleri ve şehir bazlı operasyon hazırlığı açısından kritik bir avantaj sağlayabilir.
Bu strateji, şirketin otonom araç çağında nasıl konumlanmak istediğini de gösteriyor. Şirket kendi sürücüsüz araçlarını üretmese bile, otonom araç şirketlerinin veri toplama, model test etme ve pazara ulaşma süreçlerinde merkezi bir oyuncu haline gelebilir. Bu da şirketi yalnızca bir ulaşım platformu olmaktan çıkarıp, fiziksel dünyadan veri toplayan ve AI modellerini besleyen bir altyapı şirketine dönüştürebilir.
Uber AV Labs Nedir?
AV Labs, Uber’in otonom araç şirketleri için gerçek dünya sürüş verisi toplamayı, sensör verilerini etiketlemeyi ve yapay zekâ modellerinin eğitimine destek olmayı amaçlayan programıdır. Program şimdilik Uber’in kendi sensörlü araç filosuyla yürütülüyor ancak şirket gelecekte insan sürücülerin araçlarını da bu veri ağına dahil etmeyi hedefliyor.
FounderN, Türkiye’nin girişim ve teknoloji haber platformudur.
LinkedIn | Instagram | FounderN 09:13 Bülteni | FounderN Daily
