Одной из ключевых проблем в обучении систем компьютерного зрения для автономного управления транспортом до последнего времени являлось расхождение восприятия сцены между человеком и нейросетью. Речь идет о случаях, когда человек и компьютерное зрение по-разному видят одну и ту же картину. Как правило, такие события имеют место в сложных условиях (грязь, снег, дождь, частично закрытые границы объектов и т.п.). Например, беспилотный трактор движется по полю, где куски обработанной земли или дерн закрывают кромку, по которой осуществляется навигация или робот ориентируется на визуальные маркеры, искаженные тенью или освещением. В результате ИИ-система видит траекторию движения по-своему, а оператор-водитель по-своему.

Его применение позволит сократить с нескольких дней до нескольких часов химический анализ почвы и сэкономить на удобрениях до 40 млн рублей на 10 тыс. га