Компактный метод обучения ИИ снижает конфликты навигации в условиях высокой плотности населения.

Исследовательская группа под руководством профессора Дэхи Пака с кафедры электротехники и информатики DGIST в сотрудничестве с исследовательской группой из KAIST разработала метод обучения, позволяющий единой компактной модели ИИ одновременно прогнозировать движения находящихся поблизости людей и планировать безопасные навигационные пути для роботов, одновременно снижая снижение производительности в обеих задачах. Результаты исследования были представлены на 19-й Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV 2026), проходившей в Мальмё, Швеция, 8–12 сентября. Статья доступна на сервере препринтов arXiv.

Источник: techxplore.com