GM, Yapay Zekanın Arabalarını Daha İyi ve Daha Hızlı Hale Getireceğine Tamamen İnanıyor

Otomobil üreticisi, ilk olarak Nisan ayında tanıttığı yapay zeka yaratıcı aracının, GM'nin onlarca yıl boyunca geliştirip ürettiği sayısız araçtan biriktirdiği tasarım ve test verilerinden oluştuğunu söylüyor. Yeni araç veya sistem, tasarımcıların ve mühendislerin aynı platformda çalışmasına olanak tanıyor; böylece bir araç tasarımında yapılan değişiklikler, diğer ekip üyeleri tarafından anında görülebiliyor ve onlar da tasarımın kendi bölümlerini buna göre ayarlayabiliyor. Ayrıca tasarım iyileştirmelerine yardımcı olması için bazı test verilerini de entegre ediyor; örneğin, yapay zeka gövde şeklindeki bir değişikliği inceleyip, o hattı optimize etmek için çeşitli verilerden alınan gerçek zamanlı sürtünme katsayılarını verecek. Bu, bir zamanlar gerçek insanlar tarafından yapılan, modeller oluşturma, modelleri değiştirme ve bunları rüzgar tünellerine koyma gibi zaman alıcı bir süreçti. Ama endişelenmeyin, artık yapay zeka bunu hallediyor.

Böyle bir aracı kullanmanın faydalarını savunan bir argüman olabilir. GM ve yüzyılı aşkın veriyi potansiyel kullanımı için, bu verileri tasarım ve test amacıyla ne kadar süre önce dijitalleştirdikleri veya sakladıklarına bağlı olarak, arşivleri karıştırmak, arama yapmak veya hesaplamaları kendileri yapmak yerine bunları taramak faydalı olabilir.

Diğer bir fayda ise, tüm tasarım çalışmalarını tek bir yerde toplayarak büyük şirketlerde yaygın olan kötü iletişim kalıplarının kırılmasına yardımcı olmasıdır. Birinin e-posta listesine eklenmemesi veya e-postasının gelen kutusundaki e-posta yığınında kaybolması gibi hataların önüne geçilerek, güncellemeler anında yapılıp ele alınabiliyor.

GM ayrıca yapay zekanın modelleri test etmeye yardımcı olduğunu, çünkü yapay zekanın bir model oluşturup onu yola çıkarabildiğini ve ayrıca etrafta hızla manevra yapılması gerekebilecek başıboş geyik, ren geyiği veya sincap gibi değişkenlerle her türlü yol tipinde veya koşulda test edebildiğini söyledi. Yine, onlarca yıllık test verilerini, arabayı yapay zekanın oluşturduğu yollarda teste tabi tutabilen bir sisteme entegre etti.

Bu, Michigan'daki Milford Test Alanı veya Arizona'daki Yuma çöl test alanında gerçek testler yapılmadan önce fiziksel prototipler ve çeşitli motorlar ile bileşenler oluşturma ihtiyacını azaltmaya yardımcı oluyor; bu da malzeme kullanımını ve bir aracı ülkenin dört bir yanına nakletmeyi azaltmak için iyi bir şey. Ancak, özellikle (yine dünyanın en parlak ve en iyilerinin yapay zeka teknolojisini kullandığı söylenen) otonom araçlar insanları, hayvanları, motosikletleri ve acil durum araçlarını zar zor tanıyabilirken, yapay zekanın gerçek dünya senaryolarının öngörülemezliğini hesaba katma ve test etme yeteneğine sahip olup olmadığı sorgulanmalı.

2025 yılında GM'in yeni ürün sorumlusu olarak getirilen Sterling Anderson, Fast Company'ye bunun ürün geliştirme süresini yaklaşık dört ila beş yıldan belki iki yıla düşürmeye yardımcı olacağını söyledi. 'Herhangi bir aracın bir sonraki nesli genellikle bir öncekinden daha iyidir,' dedi. 'Ve bu aradaki süreyi yarıdan fazla kısaltabildiğinizde, evrimsel olarak daha iyi araçlar elde ediyorsunuz.'