A Waymo há muito tempo destaca seus laços com o DeepMind do Google e suas décadas de pesquisa em inteligência artificial (IA) como uma vantagem estratégica sobre seus rivais no espaço da direção autônoma. Agora, a empresa controlada pela Alphabet está dando um passo adiante, desenvolvendo um novo modelo de treinamento para seus robotaxis baseado no modelo de linguagem grande multimodal (MLLM) Gemini do Google.
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A Waymo lançou um novo artigo de pesquisa hoje que introduz um “Modelo Multimodal de Fim a Fim para Direção Autônoma”, também conhecido como EMMA. Esse novo modelo de treinamento de ponta a ponta processa dados de sensores para gerar “trajetórias futuras para veículos autônomos”, ajudando os veículos sem motorista da Waymo a tomar decisões sobre para onde ir e como evitar obstáculos.
Mas, mais importante, esta é uma das primeiras indicações de que o líder em direção autônoma tem planos de usar MLLMs em suas operações. E é um sinal de que esses LLMs podem se libertar de seu uso atual como chatbots, organizadores de e-mail e geradores de imagens e encontrar aplicação em um ambiente totalmente novo na estrada. Em seu artigo de pesquisa, a Waymo propõe “desenvolver um sistema de direção autônoma em que o MLLM é um cidadão de primeira classe”.
O artigo descreve como, historicamente, os sistemas de direção autônoma desenvolveram “módulos” específicos para as várias funções, incluindo percepção, mapeamento, previsão e planejamento. Essa abordagem se mostrou útil por muitos anos, mas tem problemas de escalabilidade “devido aos erros acumulados entre os módulos e à comunicação intermodular limitada”. Além disso, esses módulos podem ter dificuldade em responder a “ambientes novos” porque, por natureza, são “pré-definidos”, o que pode dificultar a adaptação.
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A Waymo diz que MLLMs como o Gemini apresentam uma solução interessante para alguns desses desafios por dois motivos: o chat é um “generalista” treinado em vastos conjuntos de dados coletados da internet “que fornecem um ‘conhecimento mundial’ rico além do que está contido nos logs de direção comuns”; e demonstram capacidades de raciocínio “superiores” através de técnicas como “raciocínio em cadeia de pensamento”, que imita o raciocínio humano, dividindo tarefas complexas em uma série de etapas lógicas.
A Waymo desenvolveu o EMMA como uma ferramenta para ajudar seus robotaxis a navegar em ambientes complexos. A empresa identificou várias situações em que o modelo ajudou seus carros autônomos a encontrar o caminho certo, incluindo encontrar vários animais ou construções na estrada.
Outras empresas, como a Tesla, falaram extensivamente sobre o desenvolvimento de modelos de ponta a ponta para seus carros autônomos. Elon Musk afirma que a última versão de seu sistema Full Self-Driving (12.5.5) usa um sistema de IA de “redes neurais de ponta a ponta” que traduz imagens de câmera em decisões de direção.
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Isso é uma clara indicação de que a Waymo, que tem uma vantagem sobre a Tesla no deployment de veículos autônomos reais nas estradas, também está interessada em perseguir um sistema de ponta a ponta. A empresa disse que seu modelo EMMA se destacou na previsão de trajetória, detecção de objetos e compreensão de gráficos de estradas.
“Isso sugere uma avenida promissora de pesquisa futura, onde ainda mais tarefas de direção autônoma essenciais poderiam ser combinadas em uma configuração semelhante e ampliada”, disse a empresa em um post no blog hoje.
Mas o EMMA também tem suas limitações, e a Waymo reconhece que será necessário mais pesquisa antes que o modelo seja colocado em prática. Por exemplo, o EMMA não pôde incorporar entradas de sensores 3D de lidar ou radar, o que a Waymo disse ser “computacionalmente caro”. E só poderia processar uma pequena quantidade de quadros de imagem de cada vez.
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Também há riscos em usar MLLMs para treinar robotaxis que não são mencionados no artigo de pesquisa. Chatbots como o Gemini muitas vezes “alucinam” ou falham em tarefas simples, como ler relógios ou contar objetos. A Waymo tem muito pouca margem de erro quando seus veículos autônomos estão viajando a 40 mph em uma estrada movimentada. Mais pesquisas serão necessárias antes que esses modelos possam ser implantados em larga escala – e a Waymo está clara sobre isso.
“Esperamos que nossos resultados inspirem mais pesquisas para mitigar esses problemas”, escreve a equipe de pesquisa da empresa, “e para evoluir ainda mais o estado da arte nas arquiteturas de modelos de direção autônoma.”
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