Avtonom avtomobil təkcə “hara dönüm?” sualına yox, “niyə məhz bu yolu seçdim?” sualına da cavab verməlidir. Seoul National University komandasının SafeDrive modeli məhz bunu etməyə çalışır: maşın hərəkətə başlamazdan əvvəl mümkün marşrutları təhlükəsizlik baxımından qiymətləndirir.
Bu yanaşma o qədər diqqət çəkib ki, SafeDrive CVPR 2026 konfransında “highlight” seçilən işlərdən biri olub. Bu, Koreyada hazırlanmış end-to-end avtonom idarəetmə tədqiqatı üçün ilk belə uğurdur.
Avtomobil sadəcə yol seçmir, qərarını “izah edir”
Əksər self-driving AI modelləri insan sürücülərin davranışını öyrənir və onu təqlid etməyə çalışır. Normal yol şəraitində bu sistemlər yaxşı nəticə göstərə bilər, amma qəfil risk yarananda niyə bir manevri digərindən üstün tutduqlarını izah etməkdə çətinlik çəkirlər.
Professor Jun Won Choi-nin rəhbərlik etdiyi komanda SafeDrive ilə fərqli yol seçib. Model əvvəlcə bir neçə mümkün trayektoriya yaradır, sonra sensor məlumatlarına əsaslanaraq hər birini təhlükəsizlik balı ilə qiymətləndirir və ən uyğun variantı seçir.
CVPR-də təqdim olunan işlərin təxminən yalnız 3%-i “highlight” statusu qazanır və SafeDrive bu seçilmiş qrupda yer alıb.
Fine-grained Safety Reasoning nəyi dəyişir?
SafeDrive-ın əsas texnikası Fine-grained Safety Reasoning adlanır. Sadə dillə desək, sistem qərarı “qara qutu” kimi vermir, alternativləri müqayisə edir və hansı yolun niyə daha təhlükəsiz olduğunu göstərən iz buraxır.
Bu, avtonom avtomobillər üçün çox vacibdir. Çünki qəza baş verəndə tənzimləyicilər, sığorta şirkətləri və məhkəmələr təkcə nəticəni yox, qərarın necə verildiyini də bilmək istəyir.
Koreya laboratoriyadan real yollara çıxmaq istəyir
SafeDrive artıq laboratoriya layihəsi kimi qalmır. Model Koreyanın Ticarət, Sənaye və Energetika Nazirliyi tərəfindən dəstəklənən EAD adlı referans sistemə inteqrasiya edilib.
Choi-nin komandası yerli avtonom idarəetmə şirkətləri ilə birlikdə texnologiyanı real avtomobillərdə sınaqdan keçirməyə hazırlaşır. Məqsəd kommersiyalaşdırma mərhələsinə keçmək və Koreyanın öz sürüş məlumatları ilə sistemi daha da gücləndirməkdir.
Tesla nümunəsi niyə bu mövzunu daha da aktual edir?
Avtonom idarəetmədə təhlükəsizlik hələ də tam həll olunmuş məsələ deyil. Tesla-nın Austin robotaxi xidmətində qəzaların insan sürücülərlə müqayisədə daha yüksək olması bu problemin nəzəri yox, real olduğunu göstərir.
SafeDrive kimi modellər burada fərq yarada bilər. Çünki sistem sadəcə “belə qərar verdim” demir, “bu alternativlər var idi, ən təhlükəsizi bu idi” məntiqini ortaya qoyur.
Nəticə: SafeDrive Koreyanın AI və avtonom idarəetmə sahəsində ciddi oyunçuya çevrildiyini göstərir və gələcəyin maşınları üçün əsas sualın sürmək yox, təhlükəsiz qərarı izah edə bilmək olduğunu xatırladır.