Пока мы ждем ваших голосов ⬆️, предлагаем еще один лонгрид к прочтению🔽

🧠Яндекс расширит возможности роботов и автономного транспорта благодаря физическому ИИ

Яндекс работает над Physical AI — физическим искусственным интеллектом, который способен глубоко понимать материальный мир, взаимодействовать с ним, учитывать его контекст и адаптироваться под меняющиеся условия. Благодаря физическому ИИ роботы и автономный транспорт Яндекса получат новые возможности и смогут выйти на следующий этап развития.

Физический ИИ развивают команды Яндекс Роботикс и автономного транспорта. Яндекс Роботикс разрабатывает универсальный «мозг» для сервисных и промышленных роботов: роборук, коботов, мобильных роботов и так далее. Команда автономного транспорта с 2017 года создаёт технологии восприятия и планирования для автомобилей и роботов-доставщиков, а сейчас — и для гуманоидов.

Опыт, накопленный на дорогах и внутри помещений, в сочетании с технологиями Яндекса позволит:
◦ Научить роботов и автономные автомобили комплексно обрабатывать мультимодальные данные: изображение, видео, звук, текст. Это приблизит их восприятие к человеческому.
◦ Обеспечить адаптивность. Существуют разные виды роботов и автономного транспорта с разными возможностями, поэтому физический ИИ должен уметь подстраиваться под любые «тела».
◦ Научить роботов и автономные автомобили моделировать разные варианты развития событий и самостоятельно принимать решения исходя из обстановки.

🤖Сервисные и промышленные роботы
Компания Яндекс Роботикс, создала и обучила модель VLA (Vision-Language-Action model) — она преобразует голосовые и текстовые команды, картинку с камер и другие данные, которые робот получает на вход, в действия. Уже поддерживается больше 10 базовых действий: «взять», «положить», «перенести» и так далее, а в будущем их станет больше сотни. С помощью Yandex RMS — системы управления роботами, роботы смогут определять, какую комбинацию действий использовать в той или иной задаче и как её решать: самостоятельно или в кооперации с другими роботами. ☝️Если им не хватает данных, они смогут сами запросить их в смежных системах. VLA-модель найдёт применение в роборуках и других сервисных и промышленных роботах.
Люди получат возможность взаимодействовать с роботами привычным способом — голосом, жестами и текстом. Это упростит роботизацию бизнеса: компаниям не потребуется дополнительно обучать персонал и кардинально перестраивать процессы. К примеру, будет достаточно показать роботу инструкцию, написанную для людей, — и он поймёт, что нужно делать.

🛺Автономный транспорт
Команда автономного транспорта продолжает развивать ML-планировщик. В нём за построение траектории движения отвечает нейросеть-трансформер, обученная на большом объёме данных о действиях профессиональных водителей. Подражая им, планировщик помогает автомобилю двигаться более плавно и предсказуемо — в манере, близкой к манере человека.
Ещё одно направление работы — развитие симулятора. В нём автомобили и роботы-доставщики отрабатывают навыки вождения и учатся реагировать на разные ситуации — в том числе те, которые редко возникают в жизни.

Физический ИИ повысит безопасность технологии автономного вождения и позволит автомобилям и роботам-доставщикам не просто распознавать ситуации, а воспринимать их в динамике. Роботам-гуманоидам физический ИИ позволит точнее оценивать вес и устойчивость предметов, рассчитывать усилие при захвате, сохранять равновесие при движении и безопасно взаимодействовать с людьми и объектами.

У вас есть ощущение, что все развивается с невероятной скоростью?
Какие мысли у вас на этот счет?

Источник

#автоматизация #лонгрид #ии #яндекс #планировщик

Спасибо всем, кто поучаствовал в опросе!
Среди наших читателей есть те, кто понимает отличие МО от ИИ, с вами мы будем рады обсудить эту тему, а для тех, кто еще не знаком с этими терминами - команда ТИАП подготовит посты, которые помогут разобраться!

Понимание разницы между искусственным интеллектом и машинным обучением помогает трезво оценивать возможности технологий и не ждать от них того, чего они не могут.

Поясняем основы🔽🔽🔽

Искусственный интеллект (AI/ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой технологий и систем, способных имитировать процессы человеческого мышления. Основная цель ИИ — автоматизировать задачи, требующие когнитивных способностей: понимания, логического мышления, анализа, принятия решений и обучения на основе опыта. 

Машинное обучение (ML/МО) — это одна из главнейших технологий AI. Позволяет компьютерам обучаться на данных и самостоятельно улучшать свои результаты без прямого программирования. Алгоритмы ML сами анализируют информацию, выявляют закономерности и используют их для принятия решений.

➖Отличие машинного обучения от искусственного интеллекта

➡️Область применения
ИИ - широкий спектр технологий, включает в себя не только машинное обучение, но и экспертные системы, планирование, обработку естественного языка, робототехнику и др.
МО - это инструмент ИИ, который обучает алгоритмы анализировать данные и делать прогнозы.

Например ИИ управляет голосовым помощником, а МО распознает речь и анализирует предпочтения.

➡️Методы
ИИ - логические алгоритмы, экспертные системы
МО - статистические и математические алгоритмы

➡️Цели
ИИ создает системы, которые могут мыслить и действовать как человек, — от принятия решений до самообучения. Цель МО более практичная: разработка моделей, которые на основе анализа данных могут улучшать свои прогнозы и выявлять скрытые паттерны.

В следующем посте мы рассмотрим сходства и как МО и ИИ работают вместе во благо человечества!

Собянин пригласил геймеров в беспилотные войска.

Важно, чтобы любители видеоигр вообще не забывали, что их таланты вполне могут быть применимы в беспилотных войсках для нашей победы.

ПОДИСКУТИРУЕМ?

📝 Предложение выглядит в целом разумным и может сработать, если рассматривать его не формально, а с позиции мотивации.

Возраст здесь действительно может быть разным — куда важнее навыки, осознанность и понимание условий.
☝️Молодёжь готова включаться, когда видит прозрачные правила и понятную выгоду.

➡️Логичным продолжением инициативы выглядит возможность зачёта срочной службы для тех, кто подписывает добровольческий контракт, с чёткой гарантией, что служба будет проходить именно в выбранном роде войск или направлении. Это снимает ключевое напряжение — неопределённость и страх «попасть не туда».

❓Невольно начинаешь думать о деталях.
Насколько гибким будет возрастной порог и допустимы ли индивидуальные исключения? Будет ли зачёт срочной службы зафиксирован юридически, а не на уровне обещаний? Насколько жёстко будет соблюдаться принцип службы по заявленной специализации, а не по остаточному принципу?

Отдельный вопрос — мотивация и зарплата. Если условия будут конкурентны рынку и дополнены понятным социальным пакетом, это действительно может привлечь молодых людей с нужными техническими и цифровыми навыками. В противном случае инициатива рискует остаться декларацией.

👌В целом, при чётких правилах, прозрачных гарантиях и понятной экономике, такой подход способен заинтересовать значительный процент мотивированной молодёжи — не за счёт давления, а за счёт осознанного выбора.

Подписчики, ждем ваше мнение в комментариях🔽

🥗На дворе 29-е декабря, горошек куплен, подарки упакованы, и до майонезного марафона осталось немного времени.

🚨Понимая праздничное настроение граждан ГИБДД начала масштабные проверки водителей перед Новым годом.

Инспекторы проверяют соблюдение ПДД, особенно в части трезвости водителей.
В Свердловской области, в Нижнем Тагиле и Горноуральском округе, с 27 по 31 декабря пройдет акция «Безопасная дорога». В ГИБДД уточняют, что автоинспекторы планируют «тотально» проверять автомобили, пресекая грубые нарушения.

В Тульской области рейды запланированы каждую пятницу и выходные. Также ожидается усиление проверок в Подмосковье, Самарской, Тамбовской, Тверской, Мурманской, Брянской областях и других регионах. В Москве рейды стартуют за несколько дней до Нового года и продолжаются в течение всех праздничных дней.

В рамках этого мероприятия пройдут массовые проверки водителей на выявление признаков опьянения с привлечением максимального количества личного состава в местах проведения праздничных мероприятий и массовых гуляний.

Владимир Севастьянов, глава республиканской ГИБДД.

Будьте аккуратны на дорогах и соблюдайте ПДД!

#новыйгод #рейд #проверка #гибдд #трезвыйводитель

❗️Подписан указ о штрафах до 200 000 рублей

Изменения внесены в часть 3 статьи 12.23 КоАП РФ.

📈Как и прогнозировалось:
-для водителей штраф за нарушение правил перевозки детей составит от 3 до 5 тысяч рублей
-для должностных лиц сумма вырастет до 25−50 тысяч рублей
-для юридических лиц — до 100−200 тысяч рублей

Ужесточение ответственности направлено на снижение детского травматизма на дорогах и повышение дисциплины водителей.

Ранее был опубликован рейтинг регионов по количеству нарушителей ПДД. Москва оказалась лидером среди субъектов. Второе и третье места заняли Подмосковье и Республика Дагестан соответственно.

#пдд #детскоекресло #авто #такси

Как и обещали, мы продолжаем рассказывать об особенностях, сходствах и отличиях МО и ИИ! (вы же помните что это такое, да?)

➕Сходство между МО и ИИ

1. AI и ML решают задачи, требующие аналитического мышления и сложных вычислений. Обе технологии имитируют человеческий подход к анализу информации и принятию решений. 
2. Связь с компьютерными науками
3. Широкий спектр применения:
-Медицина
-Финансы
-Розничная торговля
-Транспорт
-Образование
-Развлечения
-Производство


🤝Как ИИ и МО работают вместе:
Шаг 1. Проектирование системы ИИ
Специалисты определяют, какие задачи система должна выполнять, и выбирают подходящие методы, включая машинное обучение.
Шаг 2. Создание и обучение МО
Модели учатся находить закономерности и делать предсказания на основе больших объемов данных.
Шаг 3. Анализ и оптимизация
Тестирование, чтобы оценить точность и производительность. Если они допускают ошибки или демонстрирует низкую эффективность, специалисты вносят корректировки.
Шаг 4. Совершенствование
Обучение, тестирование и улучшение моделей повторяются многократно.
Шаг 5. Внедрение и поддержка системы
Когда модель достигает заданного уровня точности и стабильности, ее внедряют в систему ИИ.

ИИ и MО применяются практически во всех отраслях. В финансовом секторе ИИ анализирует кредитные риски и оптимизирует инвестиционные стратегии, а МО выявляет мошеннические транзакции. В агротехе ИИ помогает прогнозировать урожайность и планировать посевные работы, учитывая погодные данные.

Однако, как и в любой технологии, существуют свои недостатки, которые мы обсудим в следующем посте!

💡 С НАСТУПАЮЩИМ НОВЫМ ГОДОМ! 💡
Дорогие читатели и подписчики! ✨


2026 год уже на пороге, и мы рады встретить его вместе с вами!

Пусть новый год принесет еще больше инновационных решений и интересных событий в мире транспорта и технологий! 🎉

🚗В новом 2026-м году мы продолжим обсуждать и внимательно следить за развитием индустрии, а также делиться с вами самыми актуальными новостями и аналитикой.

🚀 Мы благодарим вас за интерес, поддержку и активное участие в нашем путешествии по миру цифровых технологий, искусственного интеллекта и транспортных решений. Ваши комментарии и мнения важны для нас!

🐎С Новым годом, друзья!
Пусть 2026 год станет годом новых побед и открытий! 🎆