Uber, AWS ile Ölçeklenerek Yapay Zekâ Modellerini Eğitecek

Her gün milyonlarca yolcu ve teslimat talebine daha hızlı ve kesintisiz yanıt verebilmek için AWS üzerindeki gerçek zamanlı altyapısını ölçeklendirerek güçlendiriyor.

Dünyanın en büyük yolculuk paylaşım ve on-demand (isteğe bağlı) teslimat şirketi Uber; altyapısını ve yapay zekâ (YZ) yeteneklerini Amazon Web Services (AWS) üzerinde genişletiyor. Uber, her yolculuk ve teslimatın arkasındaki gerçek zamanlı altyapı olan “Yolculuk Hizmet Bölgeleri”nin (Trip Serving Zones) daha büyük bir kısmını desteklemek için AWS Graviton sunucularını kullanıyor. Bazı yapay zekâ modellerini de Trainium üzerinde eğitmeye başlayan şirket, bu sayede milyonlarca günlük kullanıcı için daha hızlı sürücü–teslimat eşleştirmesi, daha etkin küresel talep yönetimi ve daha akıllı, kişiselleştirilmiş deneyimler sunmayı mümkün kılıyor.

Kullanıcılar, Uber uygulamasını açarak bir yolculuk veya teslimat talep ettiğinde, arka planda çeşitli anlık kararlar veriliyor. En yakın sürücü hangisi? En hızlı rota neresi? Yolculuğum gerçekten ne kadar sürecek? gibi soruların milyonlarca insan için aynı anda, hızlı ve doğru bir şekilde yanıtlanması; yoğun saatlerde ve büyük etkinliklerde bunun ölçeklenebilir şekilde sunulabilmesi için doğru altyapıya sahip olunması büyük önem taşıyor.

Graviton, milyonlarca yolculuğun gerçek zamanlı yönetimine yardımcı oluyor

Uber’in Yolculuk Hizmet Bölgeleri, her yolculuk ve teslimatın sorunsuz ilerlemesini sağlayan sistemin bir parçası ve bu da milisaniyeler içinde milyonlarca tahmin yapılmasını ve konum verisinin işlenmesini gerektiriyor.

Uber şu anda gerçek zamanlı operasyonları desteklemek için AWS bilgi işlem, depolama ve ağ kullanımını genişletiyor. Bu iş yüklerinin daha fazlasını AWS Graviton üzerinde çalıştıran Uber, talep önemli oranda arttığında hızla ölçeklenirken enerji tüketimini azaltabiliyor, gecikmeleri düşürüyor ve maliyetleri optimize ediyor. Graviton’un yüksek performansı; güvenilirlik, erişilebilirlik veya güvenlikten ödün vermeden yolcuları sürücülerle daha hızlı eşleştiren gerçek zamanlı hesaplamalara olanak tanıyor.

Uber Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı Kamran Zargahi, konuyla ilgili olarak şunları söyledi: “Uber, milisaniyelerin önemli olduğu bir ölçekte faaliyet gösteriyor. Daha fazla iş yükünü AWS’e taşımak, bize yolcuları ve sürücüleri daha hızlı eşleştirme ve teslimat taleplerindeki artışları kesintisiz yönetme esnekliği sağlıyor.”

AWS Trainium çipleri ile Uber yolculukları ölçeklenebilir şekilde iyileşiyor

Uber, uygulamalarına güç veren bazı yapay zekâ modellerini eğitmek için de AWS Trainium ile denemelere başladı. Bu modeller hangi sürücünün veya kuryenin gönderileceğini belirlemek, varış sürelerini hesaplamak ve müşteriye en iyi teslimat seçeneklerini önermek için milyarlarca yolculuk ve teslimattan gelen verileri analiz ediyor.

Yapay zekâyı bu ölçekte eğitmek devasa bir hesaplama gücü gerektiriyor. Trainium, bunu yapmanın verimli ve maliyet etkin bir yolunu sunuyor. Modeller daha fazla yolculuktan öğrendikçe Uber dünya çapındaki müşterilerine daha hızlı eşleşmeler, daha doğru varış süresi tahminleri ve daha kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor.

Zargahi, sözlerini şöyle sürdürdü: “Yapay zekâ modellerimizin bazılarını Trainium üzerinde test etmeye başlayarak, her Uber deneyimini daha akıllı hale getirecek bir teknoloji temeli inşa ediyoruz. Böylece odağımızı asıl olması gereken yerde, yani her gün Uber kullanan insanlarda tutabiliyoruz.”

AWS Kuzey Amerika Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü Rich Geraffo ise şunları ekledi: “Uber, dünyadaki en zorlu gerçek zamanlı uygulamalardan biri ve onların küresel operasyonlarına güç veren altyapının önemli bir parçası olmaktan gurur duyuyoruz. Uber’in bugün yüz milyonlarca insanın güvenle kullandığı bir uygulama sunmasına ve yarının yolculuk paylaşımı ile isteğe bağlı teslimat sektörünü tanımlayacak yapay zekâ destekli deneyimleri inşa etmesine yardımcı oluyoruz.”

Uber’in kullandığı ve test ettiği AWS servisleri özetle şöyle:

• Graviton4 ve Trainium3: Amazon’un bilgi işlem ve yapay zekâ eğitimi için özel olarak tasarladığı çiplerdir.
• Hızlı Eşleştirme: Uber, müşterileri sürücülerle milisaniyeler içinde eşleştirmek için AWS Graviton4 kullanıyor.
• Yapay Zekâ Tahminleri: Uber, daha hızlı ve akıllı yapay zekâ tahminleri ve modelleri oluşturmak için AWS Trainium3’ü test ediyor.
• Hizmet Kapasitesi: Yolculuk ve teslimat taleplerindeki ani artışları yönetmek için AWS üzerindeki “Yolculuk Hizmet Bölgeleri” ölçeklendiriliyor.