[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fwSsudb4x96W5hVWLWLgoAb01BG_fPBICoToPEvoC-vo":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Российские инженеры показали логику принятия решений ИИ в беспилотных грузовиках","rossijskie-inzhenery-pokazali-logiku-prinyatiya-reshenij-ii-v-bespilot-48630","Разработка визуализирует процесс анализа дорожной ситуации искусственным интеллектом беспилотного транспорта.","Российские инженеры создали систему, которая в реальном времени отображает, как искусственный интеллект беспилотного грузовика анализирует дорожную обстановку. Технология преобразует данные нейросети в цветные маркеры и траектории, объясняя логику принятия решений.  \n\nСистема отображает три уровня информации. Первый слой с точностью 94% выделяет пешеходов, автомобили и дорожные знаки. Второй прогнозирует траектории движения объектов на 5 секунд вперёд. Третий показывает оценку ИИ рисков столкновения, выделяя опасные зоны красным цветом.  \n\nРешение обрабатывает данные с 12 камер и 4 лидаров с задержкой не более 0,2 секунды. Сейчас разработчики тестируют систему на грузовиках КамАЗ на закрытых полигонах и готовятся к дорожным испытаниям.  \n\nПроект получил грант 120 млн рублей от Фонда перспективных исследований. Над ним работают 17 специалистов по компьютерному зрению и машинному обучению. До конца года команда планирует повысить точность распознавания спецтехники и животных до 97%.  \n\nЭксперты отмечают, что такая визуализация поможет ускорить сертификацию автономного транспорта, так как регуляторы смогут проверять не только решения ИИ, но и процесс их формирования. Технологию уже адаптируют для дронов и промышленных роботов.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F80bf39f5-ddbb-4196-a95c-bac8c39c3416","news",2,"2026-09-02T11:30:30.000Z",{"name":14},"Модели",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Артём Соколов","artem-sokolov","автор","Следит за релизами больших языковых моделей и агентных систем. Разбирает бенчмарки без хайпа и переводит новости лабораторий в понятные выводы для практиков.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"OpenAI представила самую мощную модель Astra","openai-predstavila-samuyu-moschnuyu-model-astra-87321","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fe49fc062-0f9f-40e7-95df-82f8e85a5763","2026-09-04T02:02:01.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"OpenAI представила новую ИИ-модель Astra","openai-predstavila-novuyu-ii-model-astra-85530","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F2b4e5ef6-339b-42c2-bfe6-999e4b5d5a2f","2026-09-04T01:32:10.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Meta платит за данные о работе с новой AI-моделью Muse Spark","meta-platit-za-dannye-o-rabote-s-novoj-ai-modelyu-muse-spark-60234","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F360c8cab-4b0c-47d5-8137-e16c5503b8e3","2026-09-03T18:30:34.000Z",{"name":14}]