Waymo zet Google’s Genie 3 in voor veiligere zelfrijdende taxi’s

De zelfrijdende taxi’s van Waymo gaan gebruikmaken van de nieuwe ‘game-AI’ van Google DeepMind. De technologie achter Genie 3, oorspronkelijk gepresenteerd als een manier om interactieve 3D-gamewerelden te genereren, krijgt daarmee een serieuze industriële toepassing: het trainen van autonome voertuigen in hyperrealistische simulaties.

Waar Genie 3 in eerste instantie vooral werd gezien als een disruptieve innovatie voor de game-industrie, met forse koersdalingen bij sommige gamebedrijven tot gevolg, blijkt de technologie veel breder inzetbaar. Waymo wil de AI vooral gebruiken om de veiligheid van zijn zelfrijdende vloot verder te verhogen.

Met Genie 3 kan een zogenoemd ‘wereldmodel’ worden gebouwd: een AI-systeem dat realistische 3D-omgevingen genereert op basis van tekstuele prompts. Binnen Waymo krijgt deze toepassing een eigen naam: het Waymo World Model. Ingenieurs kunnen straks met een eenvoudige instructie complexe verkeerssituaties simuleren, inclusief zeldzame of extreme omstandigheden.

Waymo heeft inmiddels meer dan 300 miljoen kilometer op echte wegen afgelegd. Daarnaast zijn er al miljarden kilometers virtueel gereden in simulaties. Met de integratie van Genie 3 moet dat aantal exponentieel toenemen.

De kracht van de nieuwe AI zit in het vermogen om samenhangende werelden te bouwen die niet alleen vooruitkijken, maar ook ‘onthouden’ wat er eerder in de simulatie is gebeurd. Waar eerdere generatieve systemen moeite hadden met consistentie, bijvoorbeeld objecten die plots verdwenen of veranderden, kan Genie 3 meerdere minuten context vasthouden. Dat is cruciaal voor realistische verkeerssimulaties.

Een veelgenoemd voorbeeld: waarom zou je trainen hoe het is om in Honolulu te rijden terwijl het hevig sneeuwt? Juist omdat autonome voertuigen voorbereid moeten zijn op uitzonderlijke of onverwachte situaties.

Met Genie 3 kan Waymo extreme weersomstandigheden, zoals zware sneeuwval, mist, zandstormen of plotselinge overstromingen, toevoegen aan bestaande stedelijke omgevingen. In plaats van volledig fictieve werelden te bouwen, richt Waymo zich vooral op het verrijken van realistische scenario’s met extra complexiteit.

Dit biedt een belangrijk voordeel: voertuigen leren omgaan met edge cases, zeldzame, maar potentieel gevaarlijke situaties, zonder dat ze daarvoor eerst in de echte wereld hoeven te worden ervaren.

Naast Genie 3 zetten Waymo en DeepMind een speciaal trainingsproces in waarbij 2D-video en 3D-lidardata gelijktijdig worden gegenereerd. Camera’s leveren gedetailleerde visuele informatie, terwijl lidar nauwkeurige dieptegegevens toevoegt.

Door deze combinatie ontstaat een digitale omgeving die sterk lijkt op wat de sensoren van een autonome auto daadwerkelijk ‘zien’. Dit leidt tot realistischer kaarten en consistentere simulaties dan oudere trainingsmethoden.

Het resultaat: een virtuele leeromgeving die dichter bij de fysieke realiteit staat dan ooit tevoren.

De stap van gaming naar mobiliteit onderstreept een bredere trend in AI-ontwikkeling: generatieve modellen verschuiven van creatieve toepassingen naar industriële en veiligheidskritische domeinen.

Voor Waymo betekent dit een verdere professionalisering van de simulatie-infrastructuur, juist nu het bedrijf uitbreidt naar nieuwe regio’s. Nieuwe steden brengen nieuwe verkeersregels, infrastructuur, weersomstandigheden en rijgedrag met zich mee. Met behulp van het Waymo World Model kan het bedrijf sneller en veiliger opschalen.

Waar Genie 3 aanvankelijk vooral als een bedreiging voor gameontwikkelaars werd gezien, blijkt het nu een sleuteltechnologie voor autonome mobiliteit. Dezelfde AI die virtuele gamewerelden kan bouwen, helpt straks zelfrijdende taxi’s om beter voorbereid de echte wereld in te gaan.

De grens tussen game-engine en verkeersengine vervaagt – en dat kan de veiligheid van autonome voertuigen een flinke impuls geven.