Беспилотники способны общаться между собой: теперь они умнеют в 100 раз быстрее

В мире беспилотных автомобилей произошла революция.

Представьте себе сеть, где каждая машина — это своеобразная библиотека опыта: проехал по Манхэттену, получил данные о ямах и поворотах, а затем делится этим "знанием" с авто из Бруклина, не требуя ни разрешений, ни GPS-координат.

Обычно беспилотные машины полагаются на единый центр данных, что создаёт сразу две проблемы: огромный риск утечек и медленную обработку информации.

Представьте сотни тысяч автомобилей, ежесекундно отправляющих данные в "облако", а затем ожидающих ответа. Cached-DFL ломает эту схему: теперь машины хранят ценную информацию в локальных моделях ИИ, своеобразных "тетрадях" с опытом вождения. Если автомобиль встречает овальную яму в Нью-Йорке, он не просто передаёт данные в центр — он записывает алгоритм объезда этой ямы в свой бортовой компьютер и делится им с соседними машинами.

По сути, учёные создали квазисоциальную сеть для авто: они могут "заходить на страницы" друг друга, скачивать обновления дорожных условий, схемы движения и даже распознавание сигналов без передачи личных данных водителей. Никаких больше привязок к единому хабу — только равноправный обмен опытом между машинами. Как пояснил руководитель проекта, профессор Йонг Лю из Нью-Йоркского университета, это похоже на глобальную базу знаний, где автомобиль, знающий только улицы Манхэттена, внезапно получает представление о хитрых поворотах Бруклина — и всё без выезда за пределы своего района.

Чтобы проверить систему, исследователи провели масштабный виртуальный эксперимент. Они запустили 100 беспилотных авто в цифровой копии Манхэттена, заставив их колесить по полуслучайным маршрутам.

Каждые 120 секунд машины обновляли свои ИИ-модели, но в отличие от прежних систем, не отправляли данные мгновенно "в эфир". Вместо этого они кэшировали информацию — хранили её у себя, ожидая удобного момента для передачи. И вот ключевой момент: когда два автомобиля оказывались в радиусе 100 метров, они обменивались накопленным опытом без каких-либо идентификаторов или авторизаций.

Результаты эксперимента превзошли ожидания. Оказалось, что такой децентрализованный подход не только ускоряет обучение автопилотов, но и снижает нагрузку на вычислительные мощности. Доктор Джи Сюй из Университета Флориды подчеркнул главное преимущество: масштабируемость. Если в классических системах при добавлении каждой новой машины связь усложняется экспоненциально (все со всеми), то здесь авто общается только с теми, кого встречает на пути. Это как разговаривать не со всеми людьми в мире сразу, а только с соседями по автобусу.

Разработчики уверены: Cached-DFL не просто улучшает автономное вождение — он делает его массовым и безопасным. Меньше зависимости от центральных серверов → меньше риск утечек → выше скорость принятия решений. Неудивительно, что Aptiv (один из лидеров отрасли) уже поддержал идею. По словам Джаведа Хана, президента компании, децентрализованное обучение защищает конфиденциальность и одновременно ускоряет реакцию автопилота в критических ситуациях.

Теперь команда готовится к реальным тестам: нужно подружить машины разных производителей, научить их понимать светофоры, дорожные знаки и даже спутники. Это так называемая концепция V2X (Vehicle-to-Everything) — когда автомобиль говорит не только с авто, но и с инфраструктурой. А в перспективе — глобальная сеть "коллективного разума" для дронов, роботов и умных городов. Представьте: тысячи устройств обучаются локально, без оглядки на далёкие серверы, и в итоге весь транспорт работает как единый слаженный организм.

Уточнения

Флоридский университет — высшее учебное заведение в городе Гейнсвилл, штат Флорида, США. Основан в 1853 году.

Читайте больше на https://www.pravda.ru/news/science/2215548-bespilotniki-sposobny-obschatsja-mezhdu-soboi/