В основе разработок компании лежат машинное обучение и алгоритмы. Например, за прогнозирование поведения участников дорожного движения и принятие решений о том, как необходимо действовать, отвечает нейросеть. Она построена на архитектуре трансформеров, которая позволяет учитывать контекст ситуации и анализировать множество факторов одновременно. За поведением нейросети строго следят — для этого есть алгоритмы, правила и ограничения. Это критически важный компонент системы: он позволяет отлавливать ошибки и даёт важное свойство — предсказуемость и строгость соблюдения автономным роботом всех заложенных в него требований к безопасности.
В число потенциальных сфер применения доставщиков и человекоподобных роботов входят:
Сценарии использования охватывают различные ситуации, в которых важны мобильность, способность взаимодействовать с людьми и подстраиваться под окружающую обстановку:
Бэкенд:
Фронтенд:
ИИ: