Аналитика автономного транспорта: симуляции, каскадёры и ML | Подкаст «Доверительный интервал»

Разработка автономного транспорта — одна из самых инженерно-сложных сфер в IT-индустрии. Здесь аналитика выходит далеко за пределы классических A/B-тестов и графиков: приходится симулировать миллионы километров виртуального наката и учитывать самые непредсказуемые сценарии реального мира. В этом выпуске подкаста «Доверительный интервал» наши ведущие вместе с Ришатом Ибрагимовым, руководителем службы аналитики качества технологий автономного транспорта, обсудили, как каскадёры помогают в развитии технологий, как устроена симуляция для тестирования безопасности и с помощью каких алгоритмов моделируют редкие события, а также когда на дорогах Москвы появятся роботакси для всех пользователей. Вы попали в «Доверительный интервал» — проект от аналитиков для аналитиков. В нём друзья из разных команд Яндекса делятся тем, чем живут на работе и за её пределами. В этом выпуске: 00:00 — Аналитика автономного транспорта в Яндексе 01:33 — В гостях Ришат Ибрагимов! 02:15 — Экосистема автономного транспорта: от роверов до тягачей 06:50 — Как работает беспилотный автомобиль и зачем он нужен бизнесу 14:10 — Почему в автономном транспорте лидируют IT-гиганты, а не автоконцерны 18:55 — Симуляция: как тестировать редкие кейсы 27:38 — Как отбирать и обучать водителей-инструкторов для ML-моделей 39:20 — Главные метрики безопасности и количество километров до вмешательства 43:16 — Тесты на полигоне: зачем взрывать колёса грузовику 48:58 — Ответы на главные страхи об автономном транспорте Выпуск в аудиоформате: https://music.yandex.ru/album/41119746/track/155622693?utm_source=web&utm_medium=copy_link Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex for Analytics: https://t.me/+4621D5Lb6H41Y2Uy