Ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ приступили к разработке уникальной нейросетевой мультимодальной платформы для беспилотного транспорта. «ИИ-водитель» объединит в одной системе технологии автономного движения, которые пока не могут работать вместе.
Существующие сегодня технологии искусственного интеллекта для автономного транспорта включают модели машинного зрения и нейросети, позволяющие системе при помощи видеокамер и датчиков анализировать обстановку и планировать маршрут.
«Проблема заключается в том, что эти решения пока не могут работать вместе, в рамках единой платформы, управляющей автомобилем. Если привести аналогию с человеком, то наш мозг при решении разных задач меняет фокус и быстро переключается между разными функциональными системами. Разработка Центра ИИ МГУ посвящена созданию „ИИ-мозга“ — мультимодальной платформы, которая бы обеспечила необходимый уровень взаимодействия технологий при реагировании беспилотника на разные ситуации на дороге», — рассказал корреспонденту ТАСС директор Центра ИИ МГУ Григорий Боков.
Ученый отметил, что одной из особенностей создаваемой платформы является индивидуальный подход к обучению каждой ИИ-модели в ее составе, который обеспечит системе гибкость в принятии сложных решений на основе обобщения различных данных.
«Мы также реализуем принцип, который можно описать как взаимное обучение двух нейросетей, которые работают в связке: одна нейросеть совершенствуется в различении, к примеру, дорожных знаков, а другая — в проверке корректности работы первой», — пояснил исследователь.
В рамках проекта будут разработаны бенчмарки — специализированные тесты, позволяющие оценить как теоретические, так и практические навыки вождения «ИИ-водителя».
"По сути наша платформа будет сдавать экзамен на права и пересдавать его, если результат не устроит экспертов", — добавил Григорий Боков.
Авторы намерены наделить систему не только навыками аккуратной парковки и способностью видеть и понимать дорожные знаки, но и аналитическими функциями, помогающими грамотно действовать в нештатных ситуациях. К примеру, когда на дороге неожиданно появляется сотрудник ГИБДД с требованием остановиться.
«Мы планируем представить результаты в 2026 году. Так как проект посвящен решению ключевой проблемы беспилотных систем — синхронизации различных решений в рамках единой системы, то разработка в перспективе может быть адаптирована и для БПЛА, беспилотного водного транспорта и роботизированных платформ», — добавил он.
Существующие сегодня технологии искусственного интеллекта для автономного транспорта включают модели машинного зрения и нейросети, позволяющие системе при помощи видеокамер и датчиков анализировать обстановку и планировать маршрут.
«Проблема заключается в том, что эти решения пока не могут работать вместе, в рамках единой платформы, управляющей автомобилем. Если привести аналогию с человеком, то наш мозг при решении разных задач меняет фокус и быстро переключается между разными функциональными системами. Разработка Центра ИИ МГУ посвящена созданию „ИИ-мозга“ — мультимодальной платформы, которая бы обеспечила необходимый уровень взаимодействия технологий при реагировании беспилотника на разные ситуации на дороге», — рассказал корреспонденту ТАСС директор Центра ИИ МГУ Григорий Боков.
Ученый отметил, что одной из особенностей создаваемой платформы является индивидуальный подход к обучению каждой ИИ-модели в ее составе, который обеспечит системе гибкость в принятии сложных решений на основе обобщения различных данных.
«Мы также реализуем принцип, который можно описать как взаимное обучение двух нейросетей, которые работают в связке: одна нейросеть совершенствуется в различении, к примеру, дорожных знаков, а другая — в проверке корректности работы первой», — пояснил исследователь.
В рамках проекта будут разработаны бенчмарки — специализированные тесты, позволяющие оценить как теоретические, так и практические навыки вождения «ИИ-водителя».
"По сути наша платформа будет сдавать экзамен на права и пересдавать его, если результат не устроит экспертов", — добавил Григорий Боков.
Авторы намерены наделить систему не только навыками аккуратной парковки и способностью видеть и понимать дорожные знаки, но и аналитическими функциями, помогающими грамотно действовать в нештатных ситуациях. К примеру, когда на дороге неожиданно появляется сотрудник ГИБДД с требованием остановиться.
«Мы планируем представить результаты в 2026 году. Так как проект посвящен решению ключевой проблемы беспилотных систем — синхронизации различных решений в рамках единой системы, то разработка в перспективе может быть адаптирована и для БПЛА, беспилотного водного транспорта и роботизированных платформ», — добавил он.