$ROVR - Pojazdy autonomiczne nie zawodzą, ponieważ #AI nie jest wystarczająco inteligentne.
Zawodzą, ponieważ dane są przestarzałe.
👉 Większość systemów AV jest trenowana na statycznych mapach i historycznych zbiorach danych. Ale rzeczywistość nie stoi w miejscu. Drogi są przekierowywane. Nowe budowy pojawiają się z dnia na dzień. Oznaczenia pasów się zacierają. Warunki atmosferyczne zmieniają nawierzchnie. Ludzkie zachowanie za kierownicą ewoluuje szybciej niż jakiekolwiek aktualizacje modelu.
Szkolenie AI na świecie z wczoraj tworzy martwe punkty.
🌐 @ROVR_Network istnieje, aby rozwiązać ten problem, przekształcając fizyczny świat w ciągle aktualizowane dane rzeczywiste. Zamiast polegać na okazjonalnych badaniach, ROVR gromadzi dane przestrzenne 3D i 4D na dużą skalę, bezpośrednio z dróg, tak jak są używane dzisiaj.
Kierowcy mapują ulice za pomocą sprzętu ROVR, generując dane o wysokiej wierności z dokładnością na poziomie centymetra. Te dane zasilają modele światowe używane przez pojazdy autonomiczne, systemy robotyczne i AI przestrzenną. Kiedy drogi się zmieniają, dane zmieniają się razem z nimi.
Pomyśl o tym w ten sposób:
Statyczne mapy to fotografie.
Dane ROVR to transmisja na żywo.
🔹 Ponad 35 milionów kilometrów zostało już zmapowanych w różnych geografiach, dając systemom AI możliwość zapoznania się z rzeczywistą zmiennością zamiast idealnych warunków. Strefy budowy, objazdy, wpływy pogodowe i przypadki graniczne są rejestrowane w miarę ich występowania, a nie miesiące później.
🔹 Lepsze dane oznaczają mniej założeń. Mniej założeń oznacza bezpieczniejsze autonomiczne prowadzenie.
🔹 Przyszłość autonomicznych pojazdów nie polega tylko na inteligentniejszych algorytmach czy większych modelach. Te już istnieją.
Prawdziwa przewaga wynika z trenowania maszyn na świecie, takim, jakim jest teraz, jak wygląda, porusza się i zachowuje.
Autonomia poprawia się, gdy dane nadążają za rzeczywistością.