В отличие от предыдущих фрагментарных подходов, которые анализировали лишь отдельные элементы (например, только время реакции или только работу рулем), новая модель основана на теории активного вывода. Этот подход рассматривает мозг как систему, стремящуюся минимизировать «свободную энергию» – проще говоря, предсказывать будущее и действовать так, чтобы избежать ошибок. Модель интегрирует ключевые когнитивные процессы: восприятие угрозы, принятие решения и физическое выполнение маневра.
Для проверки своей гипотезы ученые смоделировали три классических сценария возникновения аварийной ситуации:
- Внезапное торможение впереди идущего автомобиля.
- Боковое вторжение, когда встречная машина неожиданно выезжает на вашу полосу.
- Игнорирование права проезда на нерегулируемом перекрестке.
Модель, получая на вход те же данные, что и живой водитель (скорость, дистанция, траектория), продемонстрировала поразительное сходство с человеческим поведением. Она точно воспроизводила не только общее время реакции, но и сложный выбор между экстренным торможением и резким уклонением с помощью рулевого управления. При этом алгоритм учитывает физические ограничения человека, делая поведение виртуального водителя реалистичным.
По словам Аркадия Згонникова, доцента Делфтского университета, эта разработка открывает новые горизонты для автомобильной индустрии. Она позволяет не просто сравнивать статистику аварий с участием людей и беспилотников, а проводить глубокий анализ конкретных маневров. Маурисио Пенья из Waymo подчеркивает, что модель может стать основой для перехода к общему, научно обоснованному стандарту оценки безопасности автономных транспортных средств и формулирования четких требований к их производителям.
