Secondo quanto riferito, i veicoli Waymo hanno accumulato oltre 200 milioni di miglia di guida autonoma su strade pubbliche. Ma deve ancora imbattersi in un twister o in un elefante, e le probabilità sono che risponderebbe male se lo facesse. Per cercare di aiutare con quegli scenari da una volta su un miliardo di miglia, Waymo ha annunciato venerdì che sta introducendo Modello mondiale Waymoun modello di intelligenza artificiale generativa che utilizzerà per gestire situazioni quasi infinite per cercare di assicurarsi che le sue auto siano preparate per l’imprevedibile, che guarda caso si adatta anche all’ultima tendenza nello spazio dell’intelligenza artificiale.
Per essere chiari, il modello mondiale di Waymo ha tanto senso quanto qualsiasi caso d’uso della tecnologia. L’azienda ha un sacco di dati advert alta definizione che ha raccolto dal suo tempo sulla strada che può utilizzare per generare ricreazioni realistiche delle strade. Ma, ha affermato la società, invece di costruire un modello basato solo su tali informazioni, utilizzerà il modello Genie 3 di Google per mettere le sue auto in situazioni simulate che si estendono oltre ciò che è già nel set di dati raccolto da telecamere e sensori Lidar.
Siamo entusiasti di presentare il Waymo World Mannequin, una modalità generativa di frontiera per la simulazione di guida autonoma iperrealistica e su larga scala, basata su @GoogleDeepMindè Genio 3.
Simulando l’impossibile, prepariamo in modo proattivo il Waymo Driver per alcuni dei più rari e… pic.twitter.com/Pl80OMDqLC
— Waymo (@Waymo) 6 febbraio 2026
Google ha fatto scalpore il mese scorso quando ha rilasciato al pubblico una versione beta di Genie 3, consentendo a un sottoinsieme di abbonati paganti di generare mondi 3D con fisica realistica. A differenza di un Giant Language Mannequin (LLM), la tecnologia di base che alimenta la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale, incluso Gemini di Google, che utilizza la grande quantità di dati di addestramento forniti per prevedere la parte successiva più probabile di una sequenza, i modelli mondiali vengono addestrati sulle dinamiche del mondo reale, comprese la fisica e le proprietà spaziali, per creare una simulazione di come funzionano gli ambienti fisici.
Genio 3 🤝 @Waymo
Il Waymo World Mannequin genera ambienti fotorealistici e interattivi per addestrare veicoli autonomi.
Ciò aiuta le auto a superare eventi rari e imprevedibili prima di incontrarli nella realtà. 🧵 pic.twitter.com/m6rlmkMFJH
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 6 febbraio 2026
Waymo intende sfruttare questo aspetto per sottoporre le sue auto a una serie di scenari in cui probabilmente non si ritroverebbero finché non sarà troppo tardi. Ciò embrace condizioni meteorologiche estreme e disastri naturali, in modo che le auto possano capire come affrontare un twister o un’alluvione; improvvise emergenze di sicurezza come la caduta di rami di alberi o un incidente con molti detriti; e incontri con l’inaspettato, come un elefante sulla strada. “Simulando l’impossibile, prepariamo in modo proattivo Waymo Driver per alcuni degli scenari più rari e complessi”, ha affermato la società.
La teoria è certamente valida, anche se i modelli mondiali non sono esenti da inconvenienti. I primi suggestions sulla versione client di Genie 3 sono stati un po’ discontinui e i modelli mondiali sono ancora suscettibili alle allucinazioni. Siamo ancora nelle prime fasi di implementazione di questi modelli e hanno molto spazio per l’iterazione.
E Waymos ha sicuramente avuto i suoi problemi in scenari limite nel mondo reale. Alla tremendous dell’anno scorso, un Waymo ha investito un amato gatto bogeda di nome Kit Kate il mese scorso, uno ho incontrato un bambino in una zona scolastica. Queste interazioni non sono nemmeno particolarmente uncommon in cui si trova un guidatore, quindi si spera che Waymo possa perfezionare le sue risposte in quegli scenari oltre a prepararsi per le situazioni più improbabili.
