A cég önműködő autói már évek óta járják a kaliforniai utcákat és folyamatosan dolgoznak a rendszer finomhangolásán. Egy friss videóban azt mutatják be a projekten dolgozók, hogy milyen különleges eseményekre képes szabályos és biztonságos választ adni a robotpilóta. Az automata többek között figyel a bringások jelzéseire, a túlméretes parkoló autókra, vagy éppen az útjavítási munkálatok miatt keletkező szokásostól eltérő vonalvezetésre.
Nem kaliforniainak való vidék
Persze mindez jól mutat a napfényes Kaliforniában, de nálunk lehet, hogy komoly veszélyforrás lenne a szabálykövető, tűpontos Google autó. Például a videóban látszik, hogy egy vasúti kereszteződésben zöld jelzésnél is állóra fékezi a rendszer a járművet, és addig nem indul el, míg az előtte haladó kocsi el nem hagyja teljesen a síneket. Hasonló a szituáció a zebrával nehezített jobbra kanyarodásnál: itt sem hajlandó egy centimétert sem behajtani a kereszteződésben a robot, amíg gyalogost vagy biciklist érzékel a közelében. Szerencsére a hazai autósoknak még van idejük felkészülnie a nem várt kollégára, hiszen nem holnap lesz, amikor nálunk útjára indul az első számítógépes sofőr.
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak