Hyundai Motor Grubu, otonom sürüş teknolojilerinin geliştirilmesi için veri toplama, yapay zekâ eğitimi, doğrulama ve araçlara uygulama süreçlerini birbirine bağlayan Data Flywheel sistemini devreye aldı. Grup, NVIDIA ile yürüttüğü iş birliği ve kendi geliştirdiği Atria AI teknolojisiyle iki yönlü bir otonom sürüş stratejisi izliyor.

Güney Kore’nin Gyeonggi bölgesindeki 42dot merkezinde düzenlenen “HMG Autonomous Driving Media Day” etkinliğinde grubun otonom sürüş yol haritası ve uygulama planları paylaşıldı. Etkinlikte ayrıca Atria AI destekli Seviye 2++ teknolojisi ilk kez tanıtıldı. Atria AI destekli bir SDV test aracı, şehir trafiğinde sürücü müdahalesi olmadan sürüş gerçekleştirdi.

NVIDIA tabanlı sistemler için seri üretim hedefleri

Hyundai Motor Grubu, NVIDIA ile yürüttüğü iş birliği kapsamında NVIDIA’nın araç içi yapay zekâ bilgi işlem platformu ve otonom sürüş yazılımlarını grubun yazılım tanımlı araç (SDV) mimarisine entegre edecek.

NVIDIA çözümleriyle geliştirilen Seviye 2+ araçların 2028’in ilk yarısında, Seviye 2++ araçların ise 2028’in ikinci yarısında seri üretime geçmesi hedefleniyor. Hyundai, Kia, 42dot ve Motional tarafından kullanılan sensör sistemlerinin NVIDIA DRIVE Hyperion 10 temelinde aşamalı olarak standartlaştırılması planlanıyor.

Bu altyapının, yapay zekâ eğitimi ve doğrulama süreçlerinde daha tutarlı veri toplanmasına olanak sağlaması amaçlanıyor.

Stratejinin diğer ayağında ise Hyundai Motor Grubu AVP Bölümü ile 42dot tarafından geliştirilen uçtan uca otonom sürüş sistemi Atria AI bulunuyor. Atria AI destekli Seviye 2++ araçların seri üretimine 2029’un ikinci yarısında başlanması planlanıyor.

Data Flywheel gerçek sürüş verileriyle çalışıyor

Data Flywheel sistemi, araçlardan elde edilen verilerin yapay zekâ modellerinin eğitilmesi ve doğrulanmasında kullanılmasını, geliştirilen modellerin yeniden araçlara aktarılmasını ve bu araçlardan yeni verilerin toplanmasını sağlayan sürekli bir döngü üzerine kuruluyor.

Hyundai Motor Grubu’nun yaklaşık 190 ülkede yıllık 7 milyonun üzerindeki satış hacmi, farklı coğrafyalardan gerçek sürüş verilerinin toplanmasına imkân sağlıyor. Yol çalışmaları, olumsuz hava koşulları, ani şerit değişiklikleri, acil manevralar, dar yollar ve yoğun şehir trafiği gibi farklı sürüş senaryoları bu veriler arasında yer alıyor.

Sistem kapsamında kullanılan Hard Example Mining teknolojisi ise yapay zekâ modellerinin algılamakta veya yorumlamakta zorlandığı sıra dışı sürüş senaryolarını belirleyerek eğitim sürecinde önceliklendiriyor.