Talentra İşin Uzmanına Soruyor: “Otonom Araçlar Uzmanı”
10 dk okuma
Talentra olarak farklı meslek dallarında işin uzmanlarına sormaya devam ediyoruz! Veri Analisti alanındaki deneyimli profesyonellerin görüşlerini aldığımız ilk yazımızın ardından ikinci konu başlığımızı “Otonom Araçlar” uzmanlığı olarak belirledik.
Otonom araçların trafiğe, hayatımıza, iş süreçlerimize katılması pandemi süreci ile birlikte de artan şekilde teknoloji dünyasının gündeminde. Karşımızda duran potansiyel, aynı zamanda birbirinden farklı istihdam olanakları yaratacak. Örneğin, 2020 yılı başlarında Ankara’da ODTÜ Teknokent’te yeni AR-GE merkezini açan Ford Otosan, LinkedIn üzerinden bir ilan paylaşmıştı. Bu ilanda şirketin aradığı profiller arasında Otonom Araç Uzmanı olduğu da kaydedilmişti. Biz de Talentra olarak Otonom Araçlar alanında uzman isimlerle konuşarak gençlere ve anne-babalarına bu alanda bir ışık tutmak istedik. Arzumuz, hem bölüm tercihi hem de eğitim sürecinde bir yandan nasıl bir strateji izlemeleri gerektiğine dair fikir verebilmek.
Sorularımızı yanıtlayan çok değerli isimler, Zekai Akbay / UBER ATG - Safety and Compliance Engineering, Özgenur-Kavas Torris, M.S. / Ohio State University PhD. Araştırma Görevlisi, Umut Genç / Eatron Technologies Yönetici Ortağı, Ali Ufuk Peker / ADASTEC CEO’su ve Elif Toy / Okan Üniversitesi’nde Senior Otonom Araç Geliştirme Uzmanı’a çok teşekkür ediyoruz.
Kendilerine şu soruları ilettik:
Otonom Araçlar alanına ilgi duyan gençlerin hangi eğitimleri almalarını öneriyorsunuz?
Sizce bu alana yönelmek isteyen gençler eğitimlerini alırken ayrıca neler yapmalı?
Alanınız ile ilgili yurt dışında ne gibi kariyer fırsatları var?
Sizce özellikle ne tür becerilere sahip potansiyeller bu alanda mutlu olurlar?
Bu alanda startup kurma ve geliştirme potansiyelini global ölçekte nasıl görüyorsunuz?
1. Elbette farklı yeni bölümler son dönemde bu konuda popülerliğini artırdı. Ancak, otomotiv mühendisliği bölümüne ihtiyaç devam edecek ve artacak. Otonom araçların kullanılma şekline göre klasik araba mimarisi değişecek. Örneğin, koltuklar birbirine dönecek ve araç hareket eden bir oturma odası haline gelecek. Bu süreçte yeni teknolojilere ve uygulamalarına ek olarak yazılımcılara, veri bilimcilere, hatta antropologlara vb sosyal alanlara daha çok ihtiyaç duyulacak ancak ana çatı otomotiv mühendisleri olmaya devam edecek. ABD’de tarih, felsefe eğitimini öncelik olarak almış ve bu alanda çalışan yazılımcılar görebilirsiniz. Bende aslında değişik eğitim almış bir örneğim. ABD’ye bir inşaat mezunu olarak geldim, doktora çalışmalarımda aktif kontrol, sonlu-elemanlar ve sayısal simülasyon konularını çalıştıktan sonra Çarpışma Simülasyonları yaparak otomotiv endüstrisinde çalışmaya başladım. ABD’deki ilk tavandan açılan, yan çarpışma hava torbasının tasarım mühendisliğini yaptım.
2. Bu alanda ilgilenen arkadaşların çok boyutlu düşünmesi, iyi hesaplama, gerçekçi simülasyon yapma ve iyi senaryolar kurgulayabilmesi gerekiyor. Örneğin, yeni araba mimarilerinde ve koltuk düzeninde daha yeni hava torbalarının geliştirilmesi gerekiyor. Otonom araçların karar verme süreçleri için geçen sürenin minimuma çekilmesi gerekiyor, latency’nin azaltılması vs... Bu da modern ve güvenilir yazılım, hesaplama ve sinyal işleme teknolojisini iyi bilmek demek. Matematik, fizik temelli olanlar bir adım öne çıkacak. Doğrusal cebir, matematik, fizik, olasılık teorisi ve istatistik bilimi iyi bilinmesi gereken başlıklar. Otonom araçlarda sadece aracın ve içindeki insanların güvenliği değil, aynı zamanda trafikteki diğer yolcular, trafikteki diğer öğeler, yayalar, hayvanlar; hepsi için çoklu düşünmek gerekecek. LiDAR ve uygulamaları için temel fizik ve optik bilimi önemli. Yazılım dilleri olarak C ++ , Python, Matlab, Java, Shell Script öğrenilmesi büyük avantaj. Yazılım, robot yetenekleri, imaj işleme, makine öğrenme, yapay zekâ yetileri elzem. Kontrol teorisine hakim olmalılar. Yeni eklenen süreç yazılım ve sensörler üzerine. Bu alanda çok kullanılan TensorFlow ve CUDA gibi makine öğrenme, paralel hesaplama ve programlama platform ve modelleri öğrenilmeli.
3. Otonom araçlarda özellikle siber güvenlik, bulut teknolojisine dair kullanımlar, hesaplamalar gibi noktaları yakalayanlar öne çıkabilir. Sinyal işleme yetenekleri aranan başlıklardan. Çok detaylı harita geliştirmek ve var olan haritaları çevre ve trafik koşularına göre anlık güncelleyebilmek bu alan için gerekli verilerin ve teknolojilerin sadece bir örneği.
4. Öğrenme merakı, yeniliklere açıklık ve entelektüel kapasite diye yanıtlayabilirim. Özeleştiri yapabilme ve takım çalışmasına uygun ve hevesli olmak, her şeyi bilir pozisyonda olmamak, hemen ustalığa soyunmamak bu alanda başarılı olmak isteyen genç arkadaşların mutluluğu ve başarısı için şart.
5. Bu noktada şu konu öne çıkıyor: Dünyada pek çok otomotiv merkezi var ve bu merkezlere iş yapan, yapma fırsatı bulabilecek pek çok startup var. Yani, lokasyon anlamında avantajı kullanabiliyor startuplar. Ayrıca, birçok alt konu uzaktan da çözülebiliyor. Veri konusu son dönemde öne çıkıyor. Açıkçası otonom araçların geliştirme süreci o kadar çok veri gerektiriyor ve yaratıyor ki; veri işleme, veri analizi konusundaki startuplara daha çok ihtiyaç duyulabilir.
1.Otonom araçlar alanı birçok mühendislik alanını kapsıyor. Örnek vermek gerekirse ben bir makina mühendisiyim ve mekatronik alanında da bir yan dal bitirdim ODTÜ’de okurken. Şu an Ohio State Üniversitesi'nin Automated Driving Lab (ADL) laboratuvarında (Otonom Sürüş Laboratuvarı) doktoramı yapmaktayım ve laboratuvar arkadaşlarımın arasında makina mühendisleri, elektrik-elektronik mühendisleri ve bilgisayar mühendisleri var. Genel olarak kontrol sistemleri alanında çalışmak ve kesinlikle birkaç programlama dili bilmek lisans okuyan öğrencilere yardımcı olacaktır.
2.Bu alana yönelen lisans öğrencilerine programlama konusunda kendilerini geliştirmelerini önerebilirim. Örnek olarak lisansta genelde C programlama dersi alıyor öğrenciler, bunun üzerine Python da eklenebilir. Aynı zamanda birçok araştırma-geliştirme üzerinde çalışan şirkette Matlab programlama ve Simulink modelleme de kullanılıyor; lisans süresince bu iki yetenek de geliştirebilir. Optimizasyon alanında da lisans öğrencileri kendilerini geliştirmeye çalışabilirler. Otonom araçlar alanında olan araştırmaları kolayca takip edebilmek için İngilizce'yi de iyi bir düzeyde öğrenip konuşabilmek önemli ve gerekli bir yetenek.
3. Bu konuda Amerika’daki deneyimlerimi aktarabilirim: Çünkü bitirdiğim Master ve üzerinde çalıştığım PhD süresince toplamında 5 senedir Amerika’da yaşıyorum. Genelde şirketler, otomotiv sektörü için otonom araçlar üzerinde birçok yeni ve gelişmiş teknoloji ile çalışıyor. Parça tasarımı, insansız boyuna ve enine kontrolcüler, resim ve video işleme, programlama, ADAS (Advanced Driver Assistance Systems / Gelişmiş Sürüş Yardımcısı Sistemler) sistemleri ve yakıt tasarrufu, otonom araçlar çatısı altında üzerinde çalışılan konuların birkaç tanesi olarak sayılabilir. Biliyorum ki, Avrupa’da otomotiv şirketleri güzel gelişmelere imza atıyorlar. Türkiye’de de TOGG’un güzel gelişmelere ve çalışmalara imza atacağına inanıyorum.
Ben otonom araçlarda (autonomous vehicles) boyuna optimal yakıt tasarrufu, mobility, otonom araç hızı optimizasyonu, otonom araç simülasyonları ve connected vehicles (bağlantılı araçlar) üzerine çalışmaktayım.
4. Öğrencilik hayatım devam ediyor, ancak lisans öncesini düşünecek olursam her zaman matematik ve fen bilimlerine ilgili bir insan olarak büyüdüm. Analitik düşünme becerilerine sahip matematik ve fen bilimlerinden keyif alan öğrencilerin bu alanda başarılı olacağına inanıyorum. Aynı zamanda yeni teknolojilerin bir parçası olmak da bu alanda mutluluğa vesile oluyor.
5. Amerika’da büyük, belli başlı otomotiv şirketlerinin yanında startup olarak başlayıp büyüyen bir sürü şirket mevcut. Otonom araçlar alanında yeni bir fikir bulup bir startup başlatma potansiyelinin yüksek olduğunu düşünüyorum. Aynı zamanda bazı öğrenciler doktora ya da doktora sonrası araştırmacılığa devam ederken de şirket kurabiliyorlar, çünkü bu alan hızla gelişen bir alan. Önümüzdeki yıllarda yollardaki bağlı ve otonom araç (CAV, Connected and Autonomous Vehicle) sayısının hızla artacağına inanıyorum.
1. Otonom sürüş teknolojileri ve araçlar alan olarak pek çok mühendislik dalının kesişiminde bulunmaktadır. Bazılarını saymak gerekirse: Elektrik-elektronik, bilgisayar, mekatronik, kontrol mühendisliklerinden bahsedebiliriz.
2. Gençlere ben her zaman ilk olarak yabancı dil diyorum. Yani, İngilizce’yi çok iyi konuşmaları şart. Yoksa dünyayı takip etmek mümkün değil. Bunun yanı sıra yazılım işlerine girmeleri, mekatronik, robotlar ve dronlar üzerine proje yapmalarını da tavsiye ederim. Yapay zeka da önemli alanlardan biri, bunu da ihmal etmemek gerekiyor.
3. Yazılım, kontrol ve mekatronik alanlarında fazlasıyla iş fırsatı bulunmakta. Tabii ki özellikle robot ve otonom sürüş alanına yoğunlaşırlarsa bütün teknolojide ileri ülkelerde kariyer imkanları ve iş bulmaları mümkün olacaktır. Ama bunun için iyi yabanci dil bilmek ve bu alanda küçük de olsa projeler yapmış olmak önemli.
4. Matematiğinizin ve yazılım/program yazma yeteneğinizin güçlü olması gerekiyor. Hızlıca yeni konuları öğrenebilmeniz ve kısa sürede deneme/yanılma ile doğru yolu bulabilmeniz de gerekmekte. Belirsiz ve hızlı ilerleyen projelerin sizi mutsuz etmemesi önemli. Son olarak küçük küçük başarısızlıklara hazır olmak lazım…
5. Günümüzde otonom sürüş konuları ve teknolojileri çok popüler. Bunun altında pek çok ayrı teknoloji var: mesela görüntü işleme ve nesneleri tanıma ya da sinyal işleme ve sensör füzyonu. Otonom sürüşün altındaki herhangi bir teknolojiye odaklanıp startup kurulabilir. Tabii hepsine birden aynı anda odaklanabilirler. Önemli olan bu alandaki ciddi bir sorunu bulup ona çözüm üretebilmek ve bunu yapabileceğinize sadece kendinizi değil, hem çevrenizi hem de potansiyel yatırımcıları inandırabilmek ve anlatabilmek. Genç arkadaşlara öncelikle bu alanda çalışan bir firmaya/startupa girmelerini öneririm. Biraz tecrübe edinince kendi startuplarını kurabilirler.
1. Özellikle bilgisayar ve yazılım mühendisliği alanlarında eğitim görmüş arkadaşları tercih ediyoruz. Ayrıca, otomotiv mühendisliği okuyup bu alanda ek dersler alarak kendini geliştirmiş arkadaşlara da iş imkanları bulunuyor.
2. Günümüzde yazılım teknolojileri çok karmaşıklaştı. Bu nedenle hangi bölümde okunduğu kadar okurken neler yapıldığı, yaz dönemlerinin nasıl değerlendirildiği de çok önemli. Otonom araçlar konusunda çalışabilmek için bilgisayar mühendisliğinde okutulan temel derslerin neredeyse hepsine ihtiyaç duyulurken, bilgisayarla görme, kontrol, yapay zeka, robotik dersleri de çok fayda sağlıyor. Ayrıca, günümüzde online olarak alınabilecek birçok ders var. Bu dersler ile mutlaka bilgiler genişletilmeli. Ayrıca düzenlenen çeşitli yarışmalara katılım sağlanarak tecrübe artırılabilir. C++, Python, yapay zeka kütüphaneleri, ROS bilgisi de faydalı olacaktır. Otonom araç konusu o kadar geniş ki matematik ve fizik temel bilgisinin de çok sağlam olması, yeni fikirler geliştirme konusunda hiç ummadığınız kadar önemli olabilir.
3. Genel olarak yazılım konusunda yurt dışında çok fırsat var. Buradaki fırsatlara ulaşmak için yurt dışında bir master programına katılmak veya bizler gibi uluslararası ürün üreten girişimlerde çalışmak faydalı olabilir. Büyük kuruluşların eleme sınavları oldukça zor. Pratik tecrübe olmadan onlarda iyi bir sonuç almak oldukça güç.
4. İstekli ve hevesli olmak çok önemli. Bilimsel faaliyetlerin ve sürekli araştırmanın şart olduğu bir alan. Araştırmacı kişiliğe sahip olanlar ve ürettiğinin sonuçları ile motive olabilen kişiler bu alanda daha mutlu olacaktır.
5. Otonom araç teknolojileri yoğun sermaye ve bilgi birikimi gerektiren bir alan. Her ne kadar oldukça kalabalık gibi gözükse de halen çok fırsat var. Ancak yeterli ve kaliteli yatırama ulaşabilmek için mutlaka global ölçekte çalışmak ve ilgili alanın ekosistemine dahil olmak gerekiyor.
1. Otonom araçlar makine, elektronik ve bilgisayar interdisipliner bir çalışma alanı. Otonom araçlar alanına ilgi duyuyorsanız makine, elektronik, kontrol, mekatronik ya da bilgisayar mühendisliği bölümlerini tercih edebilirsiniz. Eğer bu alanda çalışmak istiyorsanız, hatta herhangi bir mühendislik alanında okuyorsanız, mutlaka kendinizi algoritma yazma ve bilgisayar üzerine geliştirin. Özellikle Ar-Ge alanında bu en çok aranan özellik haline geldi.
2. Eğer bu alana yönelmek isterseniz kendinizi mutlaka programlama alanında geliştirin. İnternette Github üzerinde, otonom araçlarla ilgili açık kaynak kod var. Mutlaka bunları kendi bilgisayarınıza indirmenizi ve bazı programlarla oynamanızı öneririm. En basitinden YOLO algoritmasını indirerek kendi kameranızdan odanızdaki cisimleri tanımlamaya çalışabilirsiniz. Ayrıca, mutlaka eğitiminiz süresince (online olarak da olabilir) derin öğrenme ve yapay zeka dersleri alın. 3. sınıftan itibaren bu alanda çalışan bir üniversite laboratuvarındaki projelere katılın.
3. Bu alanda çalışan birçok teknoloji firması var. Ayrıca Avrupa ve Amerika’daki araç üreticilerinin neredeyse hepsi bu alanda çalışıyor. Her geçen gün de bu alandaki startupların sayısı artıyor. McKinsey, “A new look at autonomous-vehicle infrastructure” raporunda otonom taksilerin 2030’da 800 milyar km yol yapacağını, “Mastering automotive software-launch excellence” raporunda ise otomotiv yazılım marketinin ikiye katlanacağını öngörüyor. Gittikçe büyüyen ve her gün iş fırsatları yaratan bir market. Sadece yurt dışında değil Türkiye’de de bu alanda Eatron, Adastec gibi başarılı startuplar isimlerini duyurmaya başladılar.
4. Otonom araçlar birçok farklı disiplini bir araya getiriyor, yani bu bir ekip işi. Ekiple uyumlu çalışabilecek, yeni fikirlere açık, araştırmaktan ve geliştirmekten zevk alan herkes bu alanda mutlu olabilir.
5. Allied Market Research, “Autonomous Vehicle Market Outlook – 2026” araştırmasına göre otonom araç marketinin yıllık %40 artışla 2026 yılında 557 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Potansiyeli çok yüksek bir market. Bu sebeple elbette startup kurulması için de en uygun marketlerden biri. Türkiye’de de bu alanda Eatron, Adastec gibi başarılı startuplar isimlerini duyurmaya başladılar.
