Сбер выпустил нейросеть для обучения беспилотников и роботов

В основе системы лежит архитектура Kandinsky 5.0 Video Lite, доработанная на массиве из миллионов видеозаписей с камер реальных устройств. Инженеры сфокусировались на физической достоверности: нейросеть обучена корректно отображать движение транспорта и сохранять целостность объектов в кадре, избегая визуальных искажений. Модель позволяет генерировать специфические эпизоды, включая аварийные ситуации и экстремальные климатические условия, что критически важно для тренировки систем Physical AI.

Технология уже используется внутри экосистемы: Центр робототехники Сбера применяет её для подготовки своих устройств, а институт AIRI задействует возможности модели в дорожных симуляторах. Исходный код и веса Kandinsky WM 1.0 открыты по лицензии MIT, что делает решение доступным для стартапов, исследовательских центров и университетов по всему миру.