Rivian, müşterilerinin kullandığı yolları otonom sürüş sistemi için 3D test dünyaları olarak yeniden inşa etmek istiyor ve bu iş için 15 kişilik İngiliz girişim Third Dimension'ı satın aldı. Haberi ilk olarak TechCrunch duyurdu.
Girişim 2024'te eski bir Tesla Autopilot simülasyon mühendisi ve Wayve'in sinirsel simülatör ekibinden bir isim tarafından kuruldu. Rivian ödemeye dair bir açıklama yapmadı.
Bir video oyunu aracı, yeniden kullanıma alındı
Third Dimension kendini oyun motorlarına hazır 3D ortamlar üreten üretken yapay zekâ aracı olarak tanımlıyordu. Ekim 2024'te Felicis öncülüğünde 7 milyon dolarlık tohum yatırım turu yaptığında hedef müşterileri oyun stüdyoları, film sektörü, ABD ordusu ve otonom araç şirketleriydi.
Kurucu özgeçmişleri Rivian'ın kime ilgi duyduğunu gösteriyor. CEO Tolga Kart, Activision'da Call of Duty'de beş yıl kıdemli direktör olarak çalıştıktan sonra Tesla'da Autopilot simülasyonu üzerinde iki yıldan fazla görev yaptı ve daha sonra sentetik veri şirketi Parallel Domain'de mühendislikten sorumlu oldu. Kurucu ortak Piotr Sokólski, kendi kendini süren araçlar için fotogerçekçi sinirsel simülatörler geliştirerek Wayve'de dört yıl çalıştı.
Tüm ekip, James Philbin yönetimindeki Rivian'ın otonom ve yapay zekâ grubuna katıldı. Ekibin çoğu İngiltere'de bulunuyor; bu durum Rivian'a Londra'da daha büyük bir ayak izi sağlıyor.
Philbin, TechCrunch'a verdiği özel röportajda "Simülasyon, otonom sürüş sistemlerimizi eğitme ve doğrulama biçiminin merkezinde yer alıyor" dedi. Third Dimension'ın gerçek dünya verilerini ayrıntılı 3D ortamlara dönüştüren etkileyici teknolojiye sahip olduğunu ekledi.
Günde 400 bin klip, az sayıda kritik durum
Rivian, kamera verisi paylaşmayı seçen R1S, R1T, R2 ve ticari van sahiplerinden sürüş görüntüleri topluyor. Philbin'e göre filo her gün 400.000'den fazla sekans gönderiyor.
Bu görüntülerin büyük çoğunluğu sıkıcı. Kendi kendini süren sistemleri bozacak olaylar, örneğin hızlı şeritte bir yatak, kırmızı ışıkta trafik yönlendiren bir polis ya da park halindeki araçlar arasından çıkan bir çocuk gibi durumlar nadir. Filonun yeterince örneği yakalamasını aylarca bekleyebilir ya da gerçek sahneleri 3D'de yeniden kurup değişkenleri kendiniz değiştirebilirsiniz. İşte bu sunulan vaat.
Rivian ilk değil. Waymo, Şubat ayında Google DeepMind'in Genie 3'üne dayanan Waymo World Model'i tanıtarak araçlarının hiç görmediği senaryolar üretmişti. Tesla da FSD için kendi sinirsel "dünya simülatörü"nü göstermişti.
Uber saati işlemeye başladı
Rivian'ın bunun hızlı çalışması gerekiyor. Uber, Mart ayında Rivian'a R2 robotaksilerini dağıtmak için 1,25 milyar dolara kadar yatırım yapmayı kabul etti ancak peşin gelen tutar 300 milyon dolar. Kalan kısım otonomi kilometre taşlarına bağlı; ilk olarak 2028'den itibaren San Francisco ve Miami'de Uber ağında 10.000 sürücüsüz R2.
Tüketici tarafında zaman çizelgesi bir kez daha kaydı. Rivian'ın nokta-nokta sürüş özelliği bu yıl içinde davet edilen küçük bir Autonomy+ sahibi grubuna sunulacak ve test edenler gizlilik anlaşması imzalayacak. RJ Scaringe'nin Ocak 2025'te 2026 için vaat ettiği "göz kapalı" sürüş artık 2027 hedefi; Seviye 4 ise Rivian'ın AI & Autonomy Day'de gösterdiği Gen 3 donanımında 2028 için planlanıyor.
Electrek yorumu
Tüm detaylar elimizde değil ama bu iyi bir anlaşma gibi görünüyor. Küçük ve hedefe yönelik; Tesla ve Wayve'de bu işi doğrudan yapan bir ekibi satın alıyor. Filosu Tesla'nın yanında küçük olan bir şirket için topladığı her klipten daha fazla değer çıkarmak doğru bir tercih ve Waymo'nun aynı yola girmesi liderlerin de aynı fikirde olduğunu gösteriyor.
Ancak simülasyon bir eğitim ve test aracıdır, kanıt değildir. Bir sistem milyonlarca üretilmiş kritik durumdan geçebilir ama gerçek bir sokakta hâlâ hata yapabilir ve kamuoyunun gerçek performansı nasıl olduğunu öğrenmesinin tek yolu şirketin gerçek dünya verilerini paylaşmasıdır.
Buna rağmen bu, "simülasyon"un en iyi yapılış biçimi. Sahte bir dünya ve simüle edilmiş fizik yaratmıyor; gerçek dünya verilerine dayalı gerçek bir sahneyi yeniden inşa ediyor. Yine de bir simülasyon ve gerçek şeyin yerini tutmuyor ama en yakın seçenek bu.
