МТС совместно с Яндексом запускают систему высокоточного позиционирования для автономного транспорта. Проект охватывает федеральные трассы М-4, М-11, М-12 и ключевые логистические узлы России.
Основой системы является крупная нейронная сеть, обученная на многослойных датасетах геопространственных данных: спутниковые снимки, данные лидаров, видеопотоки беспилотных автомобилей, телеметрия, атмосферные корректировки и синтетические данные. Обучение модели включает gradient descent, регуляризацию и continous learning, что позволяет ИИ корректировать собственные ошибки в реальном времени.
Инференс выполняется в гибридном режиме:
— часть вычислений — в облачной инфраструктуре;
— часть — через on-device inference на бортовых NPU автомобилей.
Это обеспечивает быстрый отклик и устойчивость к обрывам связи. Модель использует функции self-verification моделей и self-consistency decoding, чтобы исключать ошибки позиционирования и корректировать координаты с точностью до десятков сантиметров.
Система интегрируется с автономными агентами (Autonomous agent), которые отвечают за построение маршрута, прогнозирование траекторий и предотвращение столкновений. Также применяется RAG-архитектура: модель получает свежие данные из векторных баз, сравнивает с текущими показателями и выдаёт скорректированное решение.
Ожидается, что внедрение системы позволит ускорить развитие отрасли автономного транспорта в России и даст толчок новым проектам МТС AI в области транспортной робототехники, логистики и умных дорог.
