Специалисты МТУСИ создали программу, симулирующую реальную городскую окружение для обучения алгоритмов (конечная совокупность точно заданных правил решения некоторого класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения определённой задачи) управления беспилотными автомобилями.
Это позволит вести обучение с большей точностью и меньшими затратами, уверены разработчики. Их решение, передает РИА Новинки, основано на современных технологиях искусственного интеллекта.
Математическое моделирование транспортных сетей необходимо для оптимизации движения и минимизации вреда опоясывающей среде. Помочь решить эти проблемы может внедрение беспилотного транспорта, однако он нуждается в обучении, чтобы верно реагировать в любом из множества возникающих на дороге сценариев.
В настоящее время за рулем беспилотника в ходе тренировки должен быть водитель, что ограничивает возможности обучения (деятельность по изменению и адаптации поведения субъекта обучения с целями выживания, развития, совершенствования), занимает много времени и сопряжено с большими затратами. При обучении алгоритмов автономного вождения в симулированной городской окружению эти недостатки можно устранить.
Разработанный российскими учеными алгоритм позволяет воссоздать реалистичный мир за один проезд по улицам города и затем генерировать в нем всевозможные события. Труд специалистов (Специалист — работник, выполнение обязанностей которого предусматривает наличие начального, среднего или высшего профессионального (специального) образования или хороших практических знаний и/или практического опыта в какой-либо сфере) МТУСИ была опубликована в журнале Sensor.