Waymo Ciptakan Model Referensi Pengemudi Manusia untuk AV

Telset.id – Waymo merilis model kognitif berbasis komputer bernama ReD yang mampu mensimulasikan cara pengemudi manusia mengambil keputusan dalam sepersekian detik untuk menghindari kecelakaan. Model ini dipublikasikan dalam jurnal Nature Communications hari ini dan dirancang sebagai tolok ukur untuk membandingkan sistem pengemudian otonom, guna mendorong industri menuju standar keselamatan bersama yang lebih terukur.

Waymo memiliki pengalaman luas dalam membangun sistem virtual untuk membantu kendaraan otonomnya memahami dunia nyata. Perusahaan ini telah menciptakan dunia 3D realistis untuk mengantisipasi bencana alam dan skenario tak terduga, serta membangun representasi virtual pengemudi hiperatif untuk diuji melawan kendaraan otonomnya dalam serangkaian skenario simulasi. Kini, riset terbaru ini menjadi langkah lanjutan dalam upaya tersebut.

Model yang disebut ReD (kependekan dari “Reference Driver”) ini dikembangkan Waymo bekerja sama dengan Delft University of Technology di Belanda. Konsepnya mirip dengan penggunaan boneka uji tabrak di industri otomotif untuk mengevaluasi integritas struktural dan keselamatan perangkat keras mobil. Namun, ReD berfungsi sebagai “boneka perilaku” untuk menentukan seberapa baik kendaraan otonom dapat menghindari situasi berbahaya sejak awal.

Mekanisme Kerja Model ReD

“Mengevaluasi keselamatan AV memiliki banyak segi, dan memahami bagaimana manusia menangani konflik adalah bagian kritis dari teka-teki ini,” ujar Mauricio Peña, Chief Safety Officer Waymo, dalam pernyataan resmi. “Dengan menetapkan model referensi respons manusia yang kompeten ini, kami dapat membantu industri bergerak menuju pendekatan bersama yang berbasis ilmiah untuk mengevaluasi perilaku penghindaran tabrakan.”

ReD didasarkan pada kerangka kerja ilmu saraf bernama active inference, yang dipelopori oleh profesor Karl Friston. Friston sendiri menyebut model ReD sebagai “technical tour de force” dalam pernyataan yang disediakan Waymo. Prinsip intinya adalah bahwa otak manusia terus-menerus berusaha meminimalkan kejutan (surprise) dari waktu ke waktu.

Model ini menggabungkan beberapa sifat kognitif manusia untuk mensimulasikan cara pengemudi menangani tekanan. Manusia menilai ancaman longitudinal berdasarkan “looming,” atau seberapa cepat suatu objek membesar dalam bidang pandang mereka. ReD mereplikasi hal ini dengan secara alami kesulitan menilai kecepatan pada jarak jauh, persis seperti manusia sungguhan.

Model ini juga memperhitungkan filter “norma lalu lintas” yang membuat prediksinya condong pada perilaku patuh aturan, hingga secara eksplisit mengamati kendaraan lain melanggar norma tersebut. Selain itu, ReD mengevaluasi kejutan seperti pengemudi manusia, yang memicu evaluasi ulang terhadap rencana mengemudinya begitu tingkat kejutan mencapai ambang tertentu yang menunjukkan rencana saat ini gagal.

Yang menarik, model ini juga memperhitungkan cara manusia mengoperasikan pedal gas dan rem dengan satu kaki, dengan memperkenalkan jeda 0,2 detik saat berpindah di antara keduanya. Detail kecil ini membuat simulasi semakin realistis dan mendekati perilaku manusia.

“Dengan mendasarkan model kami pada active inference, kami telah mencapai representasi holistik dari respons tabrakan manusia,” kata Arkady Zgonnikov, asisten profesor di Delft University of Technology. “Ini memungkinkan kami mensimulasikan ‘kejutan’ internal yang dirasakan pengemudi selama konflik, menyediakan tolok ukur yang lebih mirip manusia untuk sistem pengemudian otonom yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan secara otomatis dalam skala besar.”

Keunggulan Proaktif ReD

Tidak seperti model keselamatan tradisional yang hanya mensimulasikan keadaan darurat, Waymo mengklaim ReD mampu melakukan “penghindaran proaktif.” Model ini terus-menerus menghitung tingkat kejutan sambil meminimalkan energi bebas (free energy). Hal ini memungkinkan ReD untuk mengantisipasi risiko sejak dini dan menyesuaikan cara mengemudinya sebelum situasi meningkat menjadi konflik.

Waymo mengatakan bahwa mereka secara aktif berkolaborasi dengan peneliti, regulator, dan organisasi standar seperti SAE untuk membangun konsensus seputar model referensi ini. Tujuannya adalah mendorong industri kendaraan otonom menuju definisi bersama yang berbasis ilmiah tentang apa yang dimaksud dengan respons manusia yang “hati-hati dan kompeten.”

Sebagai langkah konkret, Waymo menjadikan model ReD bersifat open source dan tersedia untuk publik. Siapa pun dapat menguji model ini untuk kepentingan riset dan pengembangan sistem keselamatan kendaraan otonom. Langkah ini menunjukkan komitmen Waymo terhadap transparansi dan standardisasi industri.

Model ReD menjadi riset terbaru dalam portofolio penelitian peer-reviewed Waymo yang terus bertambah. Perusahaan ini meyakini bahwa pendekatan ilmiah yang ketat inilah yang membedakan mereka dari operator kendaraan otonom lainnya. Sebelumnya, Waymo juga menghadapi berbagai tantangan operasional, termasuk insiden yang melibatkan bus sekolah dan pesepeda di San Francisco.

Dengan menghadirkan model referensi pengemudi manusia yang terbukti secara ilmiah, Waymo berharap dapat membantu seluruh industri menetapkan standar keselamatan yang lebih jelas dan terukur. Hal ini penting mengingat masih adanya perdebatan tentang seberapa aman sebenarnya kendaraan otonom dibandingkan pengemudi manusia.

Implikasi dari riset ini cukup signifikan. Jika model ReD diadopsi secara luas, regulator dan pengembang AV akan memiliki alat yang seragam untuk menguji kemampuan penghindaran tabrakan. Ini bisa mempercepat proses sertifikasi dan regulasi kendaraan otonom di berbagai negara, termasuk potensi pengaruhnya terhadap pengembangan teknologi serupa di Indonesia.