Google, radar teknolojisini daha erişilebilir hale getirmek için açık kaynaklı Ripple’ı başlattı

Google, genel amaçlı tüketici radarı uygulamalarının büyümesini hızlandırmak için Ripple adlı bir açık kaynaklı API standardını başlattı. Ripple her ne kadar Google’ın bir projesi olarak başlasa da CES etkinliğinin düzenleyicisi olan CTA tarafından barındırılıyor. Ayrıca Ford‘un da aralarında bulunduğu 6 şirket katılımcılar arasında yer alıyor.

Birçok amaç için kullanılabilecek

Ripple ile esas olarak radar teknolojisini daha erişilebilir bir hale getirmek amaçlanıyor. Radar donanım ekosistemlerinin büyümesi için açık API’nin sunulmasının, radar çözümlerinin başlatılmasını, geliştirilmesi ve dağıtılması daha kolay kılacağı düşünülüyor.

Radar sistemi geliştirme için açık ve standartlaştırılmış API arayüzleri geliştirmek üzere silikon, algılama, otomotiv ve elektronik endüstrilerinden uzmanların bir araya geldiği belirtiliyor.

Google‘ın Gelişmiş Teknoloji ve Projeler grubundan Mühendislik ve Teknik Projeler Direktörü Ivan Poupyrev yeni hizmetle alakalı: “Ripple, herkese fayda sağlayan önemli yeniliklerin kilidini açacak. Genel amaçlı radar, kritik kullanım durumlarını gizliliğe saygılı bir şekilde çözmek için gelişmekte olan önemli bir teknolojidir.” ifadelerinde bulundu.

Ford‘un Araştırma ve İleri Mühendislik Ekibi Başkanı Jim Buczkowski ise: “Günümüzde gelişmiş dış radarları kullanan lider Ford Co-Pilot360 sürücü destek teknolojilerimizin ötesinde çeşitli müşteri deneyimlerini geliştirmek için bir sensör kaynağı olarak iç radarın nasıl kullanılacağını araştırıyoruz. Yarı iletken endüstrisi katılımıyla standart bir API, donanım kaynağından bağımsız yazılım geliştirmemize ve yazılım ekiplerine birden fazla radar platformunda yenilik yapma özgürlüğü vermemize olanak tanıyacak.” dedi.

Ripple‘ın fayda sağlayabileceği radar uygulamaları olarak; temassız yaşamsal belirti ölçümü ve uyku takibi için non-invaziv sağlık izleme, ofis binalarının ve kamusal alanların kullanımını optimize etmek için doluluk tespiti, bir kişinin konumunu ve yönünü anlayabilme, yaya trafiğini yönlendirmeye yardımcı olabilme ve daha birçok insan odaklı işlev için insan etkinliği tanıma ve insanların arabalarla, aletlerle, ve daha fazlasıyla etkileşim biçimini genişletmek için temassız hareket kontrolleri gösteriliyor.