Кратко
Модель SafeDrive Сеульского национального университета оценивает несколько траекторий движения с точки зрения безопасности, прежде чем выбрать одну из них. Это первая корейская работа по сквозному автономному вождению, удостоенная статуса highlight на конференции CVPR.
Большинство моделей искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей изучают манеру вождения человека и пытаются ее скопировать. Они хорошо работают в обычных условиях, но им трудно объяснить, почему был выбран именно этот путь, а не другой. Это становится проблемой, когда принятое за доли секунды решение оказывается ошибочным. Команда Сеульского национального университета под руководством профессора Чжун Вон Чхоя создала модель SafeDrive, в которой применяется иной подход: она генерирует несколько возможных траекторий, оценивает каждую из них на предмет безопасности с использованием данных датчиков и выбирает путь с наивысшим баллом. Машина буквально демонстрирует ход своих мыслей.
Этот метод, названный детальным анализом безопасности (Fine-grained Safety Reasoning), был отобран в качестве ключевой работы (highlight paper) на CVPR 2026, ведущей конференции по компьютерному зрению и искусственному интеллекту. Эту награду получают примерно 3% поданных заявок. Это первый случай, когда работа из Южной Кореи по сквозному автономному вождению получила статус highlight на CVPR, что свидетельствует о том, что Южная Корея ведет конкурентоспособные исследования в области, где доминируют лаборатории США и Китая. Южная Корея выделила 880 миллиардов долларов в течение десятилетия на развитие искусственного интеллекта, чипов и робототехники, и SafeDrive стала одним из первых результатов этих инвестиций, получивших высочайшее академическое признание.
SafeDrive не останется в стенах лабораторий. Модель была интегрирована в EAD — эталонную модель, поддерживаемую Министерством торговли, промышленности и энергетики Кореи. Команда Чхоя сотрудничает с отечественными компаниями по разработке систем автономного вождения для тестирования технологии на реальных автомобилях, планируя двигаться к коммерциализации с использованием проприетарных данных о вождении. Остинские роботакси Tesla попадают в аварии в четыре раза чаще, чем водители-люди, что доказывает: проблемы безопасности и прозрачности, которые решает SafeDrive, не являются чисто теоретическими. Когда беспилотный автомобиль принимает неверное решение, регуляторам, страховым компаниям и судам необходимо знать почему. Модель, которая оценивает альтернативы и выбирает наиболее безопасный вариант, создает проверяемый след решений, на который не способны системы «черного ящика».
Опубликовано 20 июля 2026 - 13:30 Наверх
