-- Düşünce, Fikir, Fütüristik, Smart Car

Akıllı ve Otonom Sistemler

Merhabalar,

Bu yazımda bir konuyu fikirsel olarak irdelemek istiyorum. Son yıllarda Dünya’da yaygınlığı artmaya başlayan ve dev firmaların AR-GE ekiplerinin üzerinde ciddi mesai harcadığı bir alan; akıllı teknolojiler ve otonom sistemler…

Akıllı ve otonom deyince bir çok başlık ve teknolojiyi kapsıyor ancak ben daha çok ilgi alanım olan ulaşım ve ulaştırma tarafına değineceğim.

Öncelikle yakıt kültürünün değişmesi gereksinimiyle başlayabiliriz. 100 yıl önce otomobil teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte yakıt ihtiyacı ciddi oranda stratejik hale geldi ve petrol odaklı tüketim yaygınlaştı. Ancak insan düşünmeden edemiyor; Tesla ve Edison gibi elektrik dehalarının olduğu bir dönemde yakıt ihtiyacı neden elektrikten sağlanamadı? Cevabını bulmak zor gibi… Çünkü bu arkadaşlar otomobiller için de elektrikle çalışan sistemler geliştirdi. İlk elektrikli otomobili üretenlerden biri gene Edison’dur.

American inventor and physicist Thomas Edison (1847 - 1931) with his first electric car, the Edison Baker. He is holding one of the batteries used to power the vehicle. (Photo by General Photographic Agency/Getty Images)

American inventor and physicist Thomas Edison (1847 – 1931) with his first electric car, the Edison Baker. He is holding one of the batteries used to power the vehicle. (Photo by General Photographic Agency/Getty Images)

Görüldüğü üzere Edison elektrikli otomobil üreterek piyasaya sürmüştür. Hatta Abdulhamid Han bu araçtan sipariş edip inceletmiş ve buna göre bazı ortadoğu politikaları üretmiştir(Musul, Kerkük vb.). Tabi o halde neden halen piyasaya yaygın olan araçlar petrol ile çalışmaktadır sorusu akıllarda bir kenarda dursun. Siyasi konulara girmeyeceğim, cevabı burada. Bizim işimiz teknoloji ve yenilikler…

Konumuza dönecek olursak, 100 küsür yıllık petrol yakıt tercihi artık değişecek ve değişiyor. Bu yüz yılın yakıtı kesinlikle petrol olmayacak. Enerji ihtiyacımızı bir kaç farklı enerji kaynağından üreteceğiz. Bunların en geneli de elektrik olacak. Gezegen ve elektrik ilişkisi üzerine konuşmayacağım bu epey uzun ve detaylı bir açıklama olur ancak insan bedeninde ve çevrede gördüğünüz her nesnede elektrik olduğunu düşünürsek zaten insan artık doğasına dönüyor diyebiliriz. Neyse ki birileri petrolden alacağını aldı ve artık bıraktı! Gündemi takip ederseniz Dünyaca ünlü bir ailenin petrol sektöründen çekildiğini açıklaması ve Dünya’nın en büyük petrol şirketlerindeki hisselerini dağıtacağını açıklaması, hatta daha da ileri giderek petrolün doğaya zarar verdiğini vurgulaması(!) ve petrol şirketlerini eleştirmesi bir nebze elektrik enerjisinin önünün neden açıldığını anlamanıza yardımcı olacaktır. Aksi halde Elon Musk’ın Tesla otomobillerini üretip tüm Dünya medyası tarafından parmakla işaret edilmesi mümkün olmayacaktı diye düşünüyorum. Her neyse, sonuç olarak devir değişti. İnternet ile birlikte bilginin önü açıldı ve işler kısmen kolaylaştı.

Enerji meselesine epey kafa yorup araştırmalar yaptım zamanında ve devam da ediyorum. Ancak şu anki konumuzda bu başlık bir girizgah olarak kalsın!

Işık yılı mesafeleri daha hızlı katedebilmek için teorik olarak ispatlanmış uzayı bükme konusunu araştırmanızı öneririm. Katı yakıtların başaramayacağı bir uzay çağında elektrik enerjisinin alternatif değil ana enerji kaynaklarından biri olması artık zorunludur.

Enerji konusunda özetle ciddi bir pil/enerji depolama sistemleri sanayisi oluşacağı aşikar. Şimdiden yatırım yapan bile kaybetmez diye düşünüyorum.

Peki Tesla elektrikli/akıllı otomobil üretiyor ama piyasada yalnız mı? Tabi ki hayır…

Elektrikli ve akıllı otomobiller üreten firmalardan bazıları(hatırladıklarım)

  • Tesla
  • Google
  • Samsung
  • BMW                  (2020’ye kadar tüm araçlarını elektrikli hale getireceğini açıkladı)
  • Mercedes           (Elektrikli ve akıllı otomobillerin yanı sıra insansız tırlar da üretiyor)
  • Baidu
  • Toyota
  • Volkswagen (ve doğal olarak tüm Alman otomobilleri)
  • Honda
  • Hyundai
  • Nissan
  • Ford

daha bir çok marka var ancak bunlar yeter sanıyorum.

Peki otonom otomobil aslında nedir?

Otonom otomobil teknolojisinin iç ve dış sistemler kısmı diye ikiye ayırmak doğru olacaktır. Bunlar;

İç Sistemler

  • Kokpit
  • Otonomizasyon (Yapay Zeka[Deep Learning, Machine Learning vb.])

Dış Sistemler

  • Çevresel Faktörler

Bu iki başlık kendi içinde dallanarak genişler. Ayrıca bunları iç sistemler olarak özetliyoruz, bir de bunun dış sistemleri var ki o da trafik ışıklarından tutun, asfalt teknolojileri, köprü, elektronik yol levhaları vb. onlarca farklı IoT konusuna girmiş oluruz. Bu nedenle fazla dağıtmadan iç sistemlerle ilerleyelim.

Kokpit

Bir otomobil içerisinde oturduğunuzda genellikle ilkel araç gereç görürsünüz. En ileri elektronik parçası dijital hız gösterge ekranıdır sanıyorum. Yeni yeni Apple Car vb kokpit içi eğlence ürünleri çıktı ve çıkmaya devam ediyor. Yani dışarıdaki teknoloji otomobilin içerisine pek giremiyor. Bunun bir çok nedeni var ancak başında otomotiv sektöründeki ülkelere göre değişen standartlaşma farklılıkları. Bir aracın X ülkesinde satışı ile Y ülkesindeki satışı genellikle farklıdır. Ülkelerin ilgili yasaları bir W3C konsorsiyumu şeklindeki kurumlar ile standartlaştırması gerekecek. Aksi halde BMW yeni bir AR-GE ürününü piyasaya sürmek için yıllarca süren ülkelere göre değişen standartlara uydurma çabasıyla uğraşmaktan yorulmaya devam edecektir. Yani öyle kolay değil o işler… Ancak iş yazılıma geldiğinde çok da sorun olmaz bu tür yasalar. Donanımsal/mekaniksel standartlara uydurma zorluğu yazılımda çok daha az diyebiliriz. Kokpit içerisinde Apple Car gibi basit bir ekranlı eğlence kutusu olmaktansa durum şu olacak; direksiyon, el freni, camlar, aynalar, kameralar, sensörler, hız göstergeleri, motor ve otomobilin beyin fonksiyonları, kapı, far vb.. bir çok bilgi ile otomobil içi eğlence, iletişim araçlarının tümünü görüp yönetebileceğiniz güçlü bir bilgisayar alt yapısı olacak. Bunlar ne teknik ne de yazılımsal olarak devasal zorluklarda işler değil, iyi bir ekiple güzel işler çıkarılabilir. Şahsen bilgisayarla konuşarak nasıl istediğim işi yaptırabiliyorsam ‘fren’ dediğimde araca fren yaptırmak ya da ‘vites 4’ dediğimde manuel modda iken vitesi değiştirmek zor değil. Tabi amaç aracın kendi kendini sürmesi ama adam manuel sürmek isterse de ellere ihtiyacı olmayabilir. 🙂

Tabi bu kokpitin dışarıdan internet üzerinden erişilebilir olması gerekecek. Evet aklınıza güvenlik sorunu gelebilir yazılımcı ve güvenlikçi arkadaşlar. Ancak gelecek bu, otomobiller için antivirüs-firewall ürünlerinin geliştirilmeye başlandığını bile düşünüyorum. Zamanı gelince duyacağız artık; “Evinizi hırsızlardan(hackers) korumak için KarpuzSky SmartHome Security”, “Otomobilinizi KarpuzSky SmartCar Firewall ile koruyun”. Yani sektör ciddi ciddi değişiyor, fotoğrafçılık ne kadar doğal ve halkla iç içe bir meslekse yazılımda öyle olacak yakın vadede.

Evet kokpit internet ile dışarı açılacak ve harita teknolojileriyle evinize ne kadar kaldığını vb. basit bilgileri zaten yönetebilirsiniz ancak evinizdeki SmartHome ile de entegre-iletişim halinde olacak. Evindeki sisteme otomobilindeki konsoldan, cep telefonundan bağlanıp görevler oluşturabilecek ve genel ev durumunu, istatistik vb tüm bilgileri detaylı olarak görebileceğiz. Bu gibi otomobil-ev arası, otomobil-IoT, otomobil-elektronik levha vb. bir çok başlık için yeni protokoller üretilmesi gerekecek. Aksi halde ciddi güvenlik sorunlarına neden olacaktır. Bunun için Blockchain modelinde bir çok yazılımsal hizmet projesi başlatılır diye düşünüyorum. Yani tüm işlemlerin adımlarının birbirinden haberdar olduğu ama kompleks olarak bütün oluşturmadığı, yani güvenlik açısından güzel bir model ortaya koyan yazılım modeli. Blockchain’e yabancı olanlar için Bitcoin sanal para biriminin çalışma modelinin mimarisini oluşturuyor diye ipucu vermiş olayım.

Görüldüğü üzere bu alanda yapılacak ve konuşulacak çok şey var. Yani “Smart Car Programmer” iş ilanlarına alışmanızı öneririm. Dünya’da kokpit geliştiren firmalardan biri BlackBerry’nin QNX takımı ve güzel çalışmalar yapıyorlar diyebilirim. QNX videoları için tıklayınız. Son edindiğim bilgilere göre QNX takımındaki 200 kişiyi Volkswagen kendi AR-GE takımı için satın aldı.

Peki kokpit tarafında bu hayalleri gerçekleştirmek için hangi teknolojiler kullanılabilir? Bu sorunun cevabı çok geniş ancak genel bir tanımlama yapmakta yarar var.  Örneğin ilk olarak bir işletim sistemi gerekiyor. QNX takımı BlackBerry’nin olduğu için BB işletim sistemi üzerine bir yapı inşa ettiler. Android işletim sisteminin de açık kaynak kodlu olması bu alanda da kullanılabilir olmasının önünü açıyor. Tabi ki ticari kullanımlarda Google’ın Android üzerinden telif hakkı vb. kazanımları olduğunu duyuyoruz. Bu nedenle Android dağıtımı üzerinden çengellenmiş yeni dağıtımlar da tercih edilebilir. Ya da ne işim var Android’le diyerek doğrudan Linux dağıtımlarına başvurulabilir. Burada dikkat edilmesi gereken nokta işletim sisteminin Real-time olması gerekliliğidir diye düşünüyorum. Kısaca RTOS denilen bu işletim sistemleriyle ilgili bir araştırma yapmanızı öneririm. Özetle modüler yapıya sahiptir ve iç sistemlerde çalışan ana modüllerden birinin çökmesi diğer modülleri etkilemez ve işletim sistemi çalışmaya devam eder. Ve çalışma anında(Runtime) RTOS mimarili işletim sistemine doğrudan geliştirme müdahalesi yapılabilmektedir. Bu nedenle de uzay, robotik ve endüstriyel alanda tercih nedenidir. Özetlemek gerekirse bu alanda da Linux’un önü açık ve açılmak zorunda olacak diye düşünüyorum.

Gelelim kokpit tabanlı uygulama mimarisi için gerekli teknolojilere. QNX videolarını izlediyseniz, hatta Nvidia’nın akıllı otomobiller için geliştirdiği donanımsal ürün ve bunların demoları(bknz) incelerseniz ciddi bir görsel mimari gerekiyor. Gerek haritalama ve navigasyon uygulamaları gerek animasyonlu geçişler olsun ileri seviye görsel aksiyonları desteklemek gerektiği ortada. Demekki DirectX, OpenGL ve oyun-simülasyon uygulamaları üreten firmalara gün doğdu. Ya da Microsoft’un WPF teknolojisi(XAML visual syntax’ını kullanır), ilk olarak Nokia altında gelişmeye başlayan ve halen açık kaynak olarak devam eden QT Framework(QML visual syntax’ını kullanır). Eğer Microsoft .NET Core’da yaptığı gibi WPF teknolojisini de açık kaynaklı hale getirip topluluk geliştirmesine sunarsa WPF kullanılmasını tercih ederim, aksi halde Windows platformlara bağlılığı tavsiye etmeyerek QT Framework’ü önerir ve geleceğini parlak görürüm. Tabi unutmayalım ki artık HTML5 diye bir şey var ve Javascript ile tadına doyulmuyor. Belki de ne QT ne WPF’e gerek duymadan HTML5 + Javascript ile ilerlemek daha doğru olabilir. Burada önerim kesinlikle HTML5 + Javascript’i şuan için sadece görsel katman için tercih edilmesi olacaktır. Javascript her ne kadar Node.js, Socket.IO vb. ile server-side çalıştığı bilinse de bana göre zorlu güvenlik katmanları gereken Smart Car ve Smart Home alanları için yeterli dil ve framework güvenliğine henüz sahip olmadığı yönündedir. He konsol için sadece eğlence ortamı(Apple Car, Android Car gibi) geliştirme niyetindeyseniz o zaman hem hızlı geliştirme hem de yeterli gücü size sunacaktır(HTML5 + Javascript). Dipnot olarak belirtmem gerekirse Javascript bu alanlara da güçlenerek girecektir. Ancak henüz o olgunlukta ve kararlılıkta olduğunu düşünmüyorum. Geleceğin C dili olacak Javascript için biraz daha beklemekte yarar var(Smart Car + Smart Home için). O zamana kadar da C, C++, Java, Python, C#(with Mono – for Linux) dillerini tercih etmekte bir zarar görmüyorum. Zaten QT ile C++ ya da Java kullanırsınız. Çünkü en doğal olarak onlarla yüksek uyumluluk modunda çalışıyor. C++ iyidir iyidir. Çekirdek(Core) ve driver tabanlı uygulamalarda ya da entegrasyon işlemlerinde C ya da C++ tercih edilebilir. Akıllı otomobillerde onlarca gelişmiş sensör teknolojisi bulunacak, bunları yönetebileceğiniz en dip dil her zaman C/C++ olacaktır. Onun üzerine ise orta katman Java-Python-C# gibi diller olabilir, üst kısmı zaten belirttim yukarıda…

Son olarak bu araçlarda gerek loglama gerek bağlantısız(disconnected system, local) depolama işlemlerinde kullanılmak üzere veritabanı teknolojilerinden yararlanmamız gerekiyor. Bunun için doğal olarak SqLite gibi minikler tercih edilebilir ancak ben NoSQL veritabanlarının(Redis, MongoDB, Cassandra vb.) ön plana çıkacağını hatta bunlardan yeni Smart Car DB System fork edileceğini tahmin ediyorum. Bu işe özel bir mimari oluşacaktır. Ayrıca veri hafifliği açısından da JSON ile ilerlemek şimdilik en doğrusu gibi görünüyor. Dedik ya bu veri internet üzerinden erişilebilir olmalı. O halde JSON iyidir…

Genel olarak bakıyorum da, görsel uygulama geliştirdiğimiz gelişmiş Framework’ler işimizi görecek ancak buna sanatsal olarak da bakılması gerekecek. Yani ‘Smart Car Designer’ ya da ‘Smart Car Device Designer’ gibi bir ünvan olabilir. Bunlar endüstriyel tasarımcılardan oluşabileceği gibi şuan katolog, web site tasarlayan kişilerden de oluşabilir. 🙂 Onlar grafikleri düşünüp çizecek biz yazılımcılar da bunları belirttiğim teknolojilerle programsal hale dönüştüreceğiz. “Bay X direksiyon aksiyonlarını anime hale getiriyor” ya da “Bayan Y otomobil ön camına yansıtılan hologramın görsel animasyonlarını üretiyor” gibi cümleleri duyabiliriz.

Neyse, kokpit tarafı için şimdilik burada bırakalım.

Otonom

Aracımız müthiş, Mercedes gibi yapmışız, içi kral dairesi gibi tasarlanmış vb. sonra bir bakıyorsun debriyaj, fren, gaz, vites gibi aksesuarları var. Bu kabul edilemez. Otomobil dediğin bunları kendi anlayabilmeli, o kadar sensör ve yazılımı boşuna almadık, o kadar veriyi boşuna işlemedik. Bu güzel ve teknolojik otomobilimizde kokpit tarafında tüm aygıtlara erişip onların veri alışverişini yöneten ana yazılımın bir de bunları anlamlandırma yeteneği olmalıdır. Bunun için belirlediğimiz başlıklar “Deep Learning (Derin Öğrenme)”, “Machine Learning (Makine Öğrenimi)” ve bunların genel kapsayıcısı “Artificial Intelligence (Yapay Zeka)” başlıklarıdır. Terim olarak farklı olmasına bakmayın, mantık olarak hepsi yapay zekanın bir parçasıdır. Deep Learning daha algoritmik, öğrenmeye ve sinirsel zeka tasarımı gibi alanlara odaklanırken, makine öğrenimi daha çok kurumsal sektörlerde elde edilen veri üzerindeki algoritmiş zeka işlemleri için tercih ediliyor. Deep Learning daha çok CPU(Central Processing Unit) yerine, daha hızlı hesaplama(compute) işlemleri yapabilen GPU(Graphics Processing Unit) üzerinde gerçekleştirilir. Dünya’nın en gelişmiş GPU’larını da Nvidia üretiyor. Bu nedenle Deep Learning alanında da ciddi çalışmalara girmiş ve bu alana büyük katkı sağlamış bir firma olarak karşımızda duruyor. İsterseniz araştırın; CUDA

Derin öğrenme alanında Google ve Microsoft firmalarının da ciddi araştırma departmanları bulunuyor. Genel olarak belirtmek gerekirse, bu alanda “çok param olacak ki” bahaneleri üretemezsiniz, tamamen zeka-bilgi-çalışma ürünü bir alan. İlk okul mezunu bile olsanız iyi bir yazılımcı ya da iyi bir yapay zeka mühendisi olabilirsiniz. Çok oku, çok çalış, iyi bir matematik, iyi bir ingilizce(bknz: ingiliCCe) ile yapılamayacak iş yok.

Makine öğrenimi için yayınlanmış onlarca Framework var. Google’ın TensorFlow, Microsoft’un DMTK Toolkit ürünleri incelenebilir(Dikkat ederseniz C ve C++ dilleri tercih edilmiştir). Ancak bu ürünler daha ortada yokken de Deep Learning alanında bir çok ürün ve mimari vardı. Ayrı ayrı isim vermeyeceğim, şu(Derin Deli Mavi) bloğu incelerseniz bir çok kaynağa ulaşabilirsiniz. Ayrıca Birol Kuyumcu’nun OpenCV ile görüntü işleme kitabı(bknz) da mevcuttur. Makine öğrenimi ve derin öğrenme ile görüntü işlemenin ne alakası var diyen olursa o arkadaşı kokpit ekibine alalım, hiç bu otonom çalışmalarına bulaşmasın. 🙂 Bir aracın öğrenebilmesi için önce görmesi(kameralar ile görüntü işleme) ve hissetmesi(sensörler ile) gerekir. Bunlar da görüntü işleme ve sinyal işleme konularına girmeyi gerektiriyor. Bu bilgileri doğru elde edebiliyorsak mimari oluştu, şimdi bu veriyi anlamlandırmak için zekayı geliştirelim diyebiliriz. Neyse, yapay zeka alanında kitap satış sitelerini incelerseniz bir çok Türkçe kaynak mevcut.

Açıkcası genel bir sorun yapay zekayı koddan ibaret görmektir sanıyorum. Adı üstünde gerçek zekanın yapayı söz konusu. Biyoloji ve yaratılmış bir bilim incelenmeden yapayını yapmak mümkün değildir. Yapay zeka da bir biyomimetri(Biology + Mimic(Taklit) = Biomimetic) biliminin ürünüdür. Biyomimetik araştırmaları yapmanızı tavsiye ederim. Dünya’ya farklı bakabilenlerin alanıdır.

Otonomizasyonun teorik kısmı çok derin, açıkcası bu alanda uzmanlaşmak da öyle kolay değil. Google ve Microsoft’a bakarsanız bu takımda genelde babanız ya da dedeniz yaşında amcalar-teyzeler çalışıyor. Gençler de var elbette ancak uzmanlaşmak için tecrübe de gerekir, o da gençlikte olmuyor. Bu nedenle ihtiyacınız olan kadarını kullanmanız gerekecek. Geri kalanı için yapay zeka hizmeti veren takım ve firmalardan destek almakta yarar olacaktır bu alanda. Makinenin(otomobil) elde ettiği tüm veriyi anlamlandırın(data analytics), işleyin(data processing) ve bu big data içerisinden mantıklı sonuçlar çıkaran veri madenciliği(data mining) algoritmaları kullanın(otomobili internete boşuna bağlamadık). Dikkat ederseniz Big Data dedik bir de… O apayrı bir konu, oraya da girersek bir çok teknoloji daha saymam gerekir. Araştırabilirsiniz… Big Data haricinde otomobillerde elde edilen verinin bir kısmı anlık olarak analitik işlemlere tabi tutulması gerekir. Yani veriyi üretildiği anda ya da o ana en yakın(mili saniyeler içinde) işleyip sonucunda aksiyon alınmalıdır. Bu işlemler için de Fast Data terimi kullanılır. Realtime işlemlerde tercih edilmektedir. Anında veriyi işler, anlamlandırıp, gerekirse öğrenip sonucunda aksiyonu client’a iletirsiniz o da aksiyonunu alır.

Çok su götüren bu alana da bir mum yakabildiysem ne mutlu…

Çevresel Faktörler

Geliştirilecek otonom sistemlerin tek başına bir şey ifade edemeyeceğini bilmemiz gerekir. Örneğin otonom başlığında bir aracın elektronik levha-tabela ya da trafik ışıklarıyla, otoparklarla, durak ve yolun kendisiyle iletişimde olması gerektiğini örneklemiştik. Bunlar çevresel faktörler. Otomobil müthiş ama eviniz akıllı değilse otomobilden evi yönetmeniz ya da “yaklaşıyorum kombiyi aç, çay suyu koy, günün filmini hazırla geliyorum” diyebilmeniz mümkün olmayacaktır. Ya da otonom aracı geliştirdiniz ama halen etrafta benzin istasyonları varsa bu da apayrı bir problem olacaktır. Bir de trafik olayına değinmek gerek. Dünya’nın en gelişmiş otonom otomobilini kesinlikle Türkiye ya da Hindistan’da üretebiliriz. İstanbul trafiğine girip bir kaç gün staj yapıp sağ çıkabilen bir otomobilin IQ seviyesi 160 üzeri kıvama gelmiştir sanıyorum. Bizden daha zeki olmuştur kendileri…

Son Not

Bu işe sadece akıllı otomobil olarak bakmamak gerekiyor. Kullandığınız ve sizin ulaşımınızı sağlayacak herşey akıllanmalıdır ki işlerimizi kolaylaştırsın. Mercedes Benz’in ürettiği tırları insansız hale getirmek için çalışmalarına bir bakalım. Buradaki çözülmek istenen asıl sorun ulaştırma(kargo vb.) işleridir. Şehirler arası, ülkeler arası çalışan bir şoförün saatlerce direksiyon başında olması insan fıtratına aykırıdır. Bu tür robotik işleri insanların yapması kapasitesinin çok altında basit işlerle ömrünü tamamlamasına neden olur. Bu nedenle “insansızlık” projeleri önemlidir, özellikle ulaşımda… Bir taksiyi, otobüsü, minibüs, tren, tır, kamyon, gemi, uçak… bunların otonom olacağı gelecek çok uzak değil ve olmamalıdır da… Babanızın, eşinizin sabahtan akşama kadar İstanbul trafiğinde şoförlük yaptığını düşünürseniz daha iyi anlayacaksınız.

Yakın gelecekte drone, robotik ve insansızlık teknolojilerinin de gelişmesiyle birlikte kargo, kurye gibi işlemlerde bir çok otonom çalışan sistem göreceğiz. Evinizden otonom olarak alınan kargo-kurye merkezden merkeze gene otonom algoritmalarla ve robotik olarak ulaştırılıp gerekiyorsa drone uçak ya da tır ile uzun mesafeleri aştıktan sonra gene daha mini drone ya da insansız mini kurye otomobilleriyle evinize kadar ulaştırılacaktır.

Devamı gelir…

@Medium
@LinkedIn

 

İyi çalışmalar.
Cihan Özhan

Yorumla

Yorum