Обновить

Ованнес Кулханджян, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Калифорнийском государственном университете во Фресно, который также работает с Институтом транспорта Минета в Сан-Хосе, разработал прототип простого в производстве робота CrossBot, которого можно использовать в качестве регулировщика пешеходных переходов перед школами и в местах скопления людей.

У робота CrossBot есть световая индикация и громкоговоритель. Также робот оснащён датчиками, включая лидар, микрофон, радар, а также имеет видеокамеры на борту. CrossBot ждёт на тротуаре зелёный свет, а затем выезжает на пешеходный переход, когда движение свободно.

«У него 360-градусный обзор окружающей среды. Это очень нужное устройство, вероятность ошибки в его алгоритмах должна быть очень низкой, потому что вы имеете дело с детьми», — рассказал создатель проекта.

Алгоритм работы около школы: робот выезжает на пешеходный переход, и его экран загорается красным. Когда приближающееся транспортное средство останавливается, экран становится зелёным, сигнализируя детям, ожидающим у обочины, что можно безопасно переходить дорогу. Робот также может сообщить слабовидящему человеку, что можно безопасно переходить дорогу.

Кулханджян раскрыл, что идея робота-регулировщика пришла ему в голову, когда он отвозил своих двух маленьких дочерей в школу во Фресно и видел, как учителя стояли на пешеходном переходе и следили за машинами и детьми, хотя у них была работа по подготовке к урокам внутри школы.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии1

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации