Zespół Tsinghua na NeurIPS 2025 pokazał drive‑think: trening autopilota z EEG, bez czujników w autach. Mniej kolizji o 18–26%, bardziej ludzka, bezpieczna jazda.
© A. Krivonosov
Zespół z Institute for Intelligent Industry (AIR) przy Uniwersytecie Tsinghua ogłosił znaczący postęp w autonomicznej jeździe. Informację przekazano na NeurIPS 2025, a w centrum uwagi znalazła się metoda, która pozwala systemom autopilota czerpać z poznawczych umiejętności ludzkiego mózgu.
Badacze przedstawili podejście określane jako cognitive‑enhanced autonomous driving. Wykorzystuje ono sygnały EEG rejestrowane u kierowców, by trenować modele autopilota do podejmowania decyzji w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego. Co istotne, w samochodach produkcyjnych nie są potrzebne żadne czujniki EEG, więc koszty systemu nie rosną — rozsądny kompromis między ambicją a praktyką.
Architektura szkoleniowa, nazwana drive‑think, łączy obraz z kamer pokładowych z EEG na etapie przygotowania, aby wydobyć ukryte reakcje poznawcze na sytuacje drogowe. Dzięki uczeniu kontrastowemu sieć jezdna uczy się odtwarzać te reakcje, gdy ocenia scenę.
Trening przebiega w dwóch krokach. Najpierw system kształtuje umiejętności poznawcze na podstawie danych z mózgu; następnie — już w realnym użyciu — opiera się wyłącznie na standardowym obrazie z kamer. W efekcie doświadczenie ludzkiej jazdy jest przenoszone do modelu wizyjnego w sposób pośredni.
Testy na zbiorze nuScenes oraz na platformie symulacyjnej Bench2Drive przyniosły wyraźne korzyści: zmalał błąd planowania trajektorii, a liczba kolizji spadła o około 18–26%. W złożonych, ryzykownych sytuacjach — takich jak nagłe wjazdy innych pojazdów — system zachowywał się ostrożniej i przewidywalniej, bardziej po ludzku. Na drodze to właśnie takie niuanse często przekładają się na realne bezpieczeństwo.
Badacze podkreślają, że to pierwsza praca, która bezpośrednio wykorzystuje ludzkie umiejętności poznawcze do poprawy end‑to‑end systemów autonomicznej jazdy. Otwiera to nowe kierunki: ku bezpieczniejszym autopilotom i rozwojowi inteligencji fizycznej inspirowanej działaniem ludzkiego mózgu — intrygującego pomostu między neuronauką a percepcją maszyn, bez dodatkowego obciążenia sprzętowego.