Ильяс Гусейнов: Словакия могла бы инвестировать в Карабах и Восточный Зангезур - ИТОГИ ВИЗИТА ИЛЬХАМА АЛИЕВА

Ученые нашли биомаркеры тяжелой атипичной депрессии

В Джакарте пожар в офисном здании унес жизни 22 человек

Лондон ввел новые санкции против российских деятелей и организаций

Все новости

© 2004 - 2024 Все права защищены.

Технология

Главная
Технология

В США разработали модель, способную прогнозировать поведение пешеходов

9 декабря 2025

19:17

Исследователи сообщили о создании новой системы искусственного интеллекта OmniPredict, которая способна предсказывать намерения пешеходов и тем самым повышать безопасность беспилотных автомобилей.

Как передает Vesti.az со ссылкой на зарубежные СМИ, разработка основана на мультимодальной большой языковой модели, аналогичной тем, что лежат в основе ChatGPT, но адаптированной для анализа визуальных сигналов и контекстной информации в реальном времени.

OmniPredict пока остаётся исследовательским прототипом, однако первые испытания впечатляют: даже без специализированного обучения модель демонстрирует высокую точность прогнозов. «Города непредсказуемы, и пешеходы тоже. Наша новая модель — это взгляд в будущее, где машины не только видят происходящее, но и предвосхищают вероятные действия людей», — говорит профессор Срикант Сарипалли, руководитель проекта и директор Центра автономных транспортных систем Техасского университета A&M.

Разработчики называют OmniPredict шагом к «уличной интуиции» беспилотников. Система не просто реагирует на уже совершённые действия, а заранее предсказывает, что человек планирует сделать — например, выйдет ли он на переход в следующую секунду. Это может изменить принципы городской мобильности и сделать взаимодействие людей и машин более естественным.

Возможности модели выходят далеко за рамки дорожного движения. По словам учёных, такой ИИ способен распознавать поведенческие признаки угрозы — изменения позы, ориентации тела, признаки стресса — и может быть полезен спасательным службам или военным.

В отличие от традиционных систем автономного вождения, полагающихся на визуальные датасеты и жёсткие модели, OmniPredict интерпретирует сцену в динамике. Модель протестировали на двух наиболее сложных наборах данных — JAAD и WIDEVIEW — без предварительного обучения под задачу. Результаты показали точность 67%, что на 10% выше современных аналогов. Система сохранила эффективность даже при анализе скрытых или частично закрытых пешеходов.

Разработчики уверены, что будущее автономного транспорта за системами, объединяющими восприятие и логическое моделирование.

«OmniPredict не просто видит, что мы делаем, — она понимает, почему мы это делаем, и способна заранее предсказать наше следующее действие», — подчеркивает профессор Сарипалли.

По мнению исследователей, такие технологии могут сделать дороги значительно безопаснее и приблизить автономные автомобили к человеческому уровню интуиции.