Сбер применяет инновационную технологию, ускоряющую разработку беспилотников

Для выбора разнообразных репрезентативных данных из видеопотока при обучении нейронных сетей компания CognitivePilot, входящая в экосистему Сбера, внедрила подход DVSE (Deep Visual Semantic Embedding). Этот механизм использует метрику сравнения разных кадров, что значительно ускоряет разработку беспилотников.

В совместном пресс-релизе Сбера и СognitivePilot отмечается, DVSE позволяет автоматически выбирать из видеопотока длительностью более миллиарда кадров разнообразные и репрезентативные данные. При этом информация, не влияющая на обучение, отфильтровывается.

Благодаря внедрению подхода DVSE удалось ускорить разработку автопилотов на десятки человеко-лет и существенно упростить ее. По словам первого заместителя председателя правления Сбербанка Александра Ведяхина, эта технология позволяет увеличить функциональность решений для автономного управления сельскохозяйственным и рельсовым транспортом, а также масштабировать проекты на новые российские и зарубежные рынки.

Обучение на Big Data необходимо нейронным сетям для того, чтобы с промышленной точностью распознавать объекты дорожной, полевой или иной среды и обеспечивать безопасность езды в любое время суток. Для обучения нейронных сетей компания CognitivePilot использует собственные наборы данных.