Корейская модель ИИ оценивает каждый возможный маршрут движения на безопасность перед тем, как автомобиль начнет движение. CVPR назвал это одним из основных моментов.

      TL;DRМодель SafeDrive Сеульского национального университета оценивает несколько маршрутов вождения по безопасности, прежде чем выбрать один. Это первая корейская статья о полностью автономном вождении, получившая выделение на CVPR.

      Большинство моделей ИИ для автономного вождения изучают, как водят люди, и пытаются их копировать. Они хорошо работают в обычных условиях, но испытывают трудности с объяснением, почему выбрали один маршрут вместо другого, что становится проблемой, когда решение принимается за долю секунды и оказывается неверным. Команда Сеульского национального университета под руководством профессора Чун Вона Чоя разработала модель под названием SafeDrive, которая использует другой подход: она генерирует несколько возможных траекторий, оценивает каждую из них по безопасности с использованием данных сенсоров и выбирает маршрут с наилучшей оценкой. Автомобиль показывает свои расчеты.

      Техника, называемая детализированным анализом безопасности, была выбрана в качестве выделенной статьи на CVPR 2026, ведущей конференции по компьютерному зрению и ИИ. Примерно 3% поданных заявок получают это отличие. Впервые статья о полностью автономном вождении, разработанная в Корее, получила выделение на CVPR, что свидетельствует о том, что Южная Корея производит конкурентоспособные исследования в области, доминируемой лабораториями США и Китая. Южная Корея вложила 880 миллиардов долларов за десятилетие в ИИ, чипы и робототехнику, и SafeDrive является одним из первых результатов этих инвестиций, получивших признание на высшем академическом уровне.

      SafeDrive не остается в лаборатории. Она была интегрирована в EAD, эталонную модель, поддерживаемую Министерством торговли, промышленности и энергетики Кореи. Команда Чоя работает с отечественными компаниями по автономному вождению, чтобы протестировать ее в реальных автомобилях, с планами продвигаться к коммерциализации, используя собственные данные о вождении. Роботакси Tesla в Остине попадают в аварии в четыре раза чаще, чем водители-люди, что иллюстрирует, что проблемы безопасности и объяснимости, которые решает SafeDrive, не являются теоретическими. Когда автономное транспортное средство принимает плохое решение, регуляторы, страховщики и суды должны знать, почему. Модель, которая оценивает альтернативы и выбирает самую безопасную, создает проверяемую цепочку решений, чего не может обеспечить система черного ящика.

      

      

      

       Подпишитесь на рассылку TNW

       Получайте самые важные новости технологий на свой почтовый ящик каждую неделю.