Waymo, bugün yayınlanan yeni bir araştırma makalesinde, insan sürücülerin kaza önleme konusunda nasıl hızlı kararlar aldığını açıklayan yeni bir bilgisayara dayalı bilişsel model tanıttı. Şirket, bu modelin otonom sürüş sistemlerini karşılaştırmak için bir kıstas görevi göreceğini ve endüstriyi daha yüksek bir paylaşılan güvenlik standardı düzeyine taşımaya yardımcı olacağını düşünüyor. Waymo, bu çalışmanın, otonom araç operatörlerinden ayrışmasını sağlayan, daha geniş bir hakemli araştırma yelpazesi içinde yer aldığını belirtiyor.
Yeni model “Referans Sürücü” (ReD) olarak adlandırılıyor ve Hollanda’daki Delft Teknoloji Üniversitesi ile iş birliği içinde geliştirildi. Otomotiv endüstrisinin araçların yapısal bütünlüğünü ve donanım güvenliğini değerlendirmek için çarpışma testi mankenleri kullandığı gibi, bu yeni model de otonom bir aracın tehlikeli durumları ne kadar iyi önleyebileceğini belirlemek için davranışsal bir manken işlevi görüyor.
Waymo’nun baş güvenlik uzmanı Mauricio Peña, “Otonom araç güvenliğini değerlendirmek çok yönlü bir süreçtir ve bir insanın çatışmayı nasıl ele aldığını anlamak, bu bulmacanın kritik bir parçasıdır.” diyor. “Yeterli bir insan tepkisini temel alan bu referans modelini oluşturarak, endüstriyi çarpışma önleme davranışını değerlendirmenin paylaşılan, bilimsel temelli bir yoluna yönlendirebiliriz.”
ReD, dünya çapında tanınmış nörobilimcilerden Profesör Karl Friston’ın öncüsü olduğu aktif çıkarım adı verilen bir nörobilim çerçevesine dayanıyor. Temel ilke, insan beyinlerinin zamanla sürprizi minimize etme çabası içindedir.
ReD, sürücülerin bu stresle nasıl başa çıktığını simüle etmek için birkaç insan bilişsel özelliğini bir araya getiriyor. İnsanlar, “looming” adı verilen bir kavrama dayanarak uzun vadeli tehditleri değerlendirir; bu, bir nesnenin görüş alanında ne kadar hızlı genişlediğidir. Waymo’nun modeli, uzaktaki hızları doğru şekilde değerlendirme zorluğu yaşayarak bu durumu doğal bir şekilde taklit ediyor. Ayrıca, hedefin trafik normunu türden etkileyerek, kurallara uygun davranışa dönük tahminlerini önyargılayarak, bir araç trafik normunu ihlal ettiğinde bunu gözlemlediğinde etkileniyor. Model, sürpriz durumları tıpkı bir insan sürücüsü gibi değerlendiriyor ve sürpriz belirli bir eşikte aşılınca mevcut planın başarısız olduğunu duyuyor. Model, insanın gaz ve fren pedallarını tek bir ayakla kullanma biçimini de hesaba katarak, iki arasında geçiş yaparken 0.2 saniyelik bir duraklama süresi tanımlıyor.
“Modelimizi aktif çıkarım çerçevesinde temellendirerek, insan çarpışma yanıtının kapsamlı bir temsilini başardık,” diyor Delft Teknoloji Üniversitesi’nden öğretim üyesi Arkady Zgonnikov. “Bu, bir sürücünün bir çatışma sırasında hissettiği içsel ‘sürprizi’ simüle etmemizi sağlıyor ve otonom sürüş sistemleri için daha insansı bir kıstas oluşturuyor. Daha önce bu ölçekle otomatikleştirilmesi mümkün değildi.”
Waymo, geleneksel güvenlik modellerinin yalnızca acil durumları simüle etmesinin aksine, ReD’nin sürekli olarak sürpriz hesaplayarak “proaktif kaçınma” yeteneğine sahip olduğunu belirtiyor. Bu, riskleri erkenden tahmin etmesine ve durumlar çatışmaya dönüşmeden önce sürüşünü ayarlamasına olanak tanıyor.
Waymo, referans modelleri üzerindeki uzlaşıyı sağlamak için araştırmacılar, düzenleyiciler ve SAE gibi standartlar kuruluşlarıyla aktif iş birliği içinde olduğunu söylüyor. Amaç, otonom araç endüstrisini “izinli ve yeterli” insan tepkisini tanımlayan paylaşılan, bilimsel temelli bir tanıma yönlendirmek. Bu doğrultuda şirket, ReD modelini açık kaynaklı hale getirerek denemek isteyen herkesin erişimine sunuyor.
Otonom sürüş teknolojisinin gelişimi hakkında ne düşünüyorsunuz? Hiç bu sistemlerin insan sürücülerle karşılaştırılabilir olup olmadığını sorguladınız mı?
