Yu Kaichen 2023-yilda dunyo modellarini muhokama qilishni boshlaganida, reaksiyalar bu soha juda uzoq, fantastikaga yaqin deb boʻldi. Biroq uch yildan soʻng, Fei-Fei Li va Yann LeCun kabi shaxslarning faoliyati fonida hamda milliardlab yangi ishtirokchilarni jalb qilish orqali dunyo modellarining jismoniy sunʼiy intellekt sohasi uchun markaziy mavzuga aylangan.
Ushbu vaqtda ECCV avtonom haydash yoʻnalishida jahon chempioni boʻlgan va Fail2Drive benchmarkida birinchi oʻrinda turgan Yu, tadqiqotchi uchun eng kam intuitiv tuyuladigan qarorni qabul qildi: u oʻziga bu unvonlarni olib kelgan metodologiyadan voz kechdi.
Uning karyera yoʻli Alibaba kompaniyasidagi DAMO Akademiyasida boshlandi, u AutoML boʻyicha doktorlik darajasini olgandan soʻng Alibaba Star sifatida qoʻshildi. Uning BEVFusion ishi, LiDAR va kamera maʼlumotlarini bitta jismoniy fazoda birlashtirishi, koʻp sensorli idrok etish sohasidagi eng koʻp iqtibos keltirilgan ishlaridan biri va NeurIPS 2022 da sezilarli yutuq boʻldi.
DAMO da ishlagandan soʻng, 2023-yilda u Westlake Universityga oʻtdi va u yerda avtonom haydash uchun generativ dunyo modellarini ishlab chiqish bilan shugʻullandi. Yetakchi xitoy avtomobil ishlab chiqaruvchisi bilan amalga oshirilgan ish eski farazlarni bartaraf etishga yordam berdi. Yu quyidagi xulosaga keldi: agar model realistik maʼlumotlarni yaratishga qodir boʻlsa, demak, u allaqachon dunyoni qisman tushunadi va keyingi piksel renderlash faqat qimmatbaho chetga chiqishdir.
2024-yil oxirida jamoa implitsit yondashuvga oʻtdi. Model pikselni chizmaslikka toʻxtadi; buning oʻrniga, u abstrakt matematik latent fazoda jismoniy tushunchalarni qurishni, sahnalarni yakuniy tarkibiy tushunchalar toʻplamiga ajratishni va ularni bunday holatlarni qayta ishlash uchun birlashtirishni boshladi, ular oʻquv maʼlumotlarida hech qachon toʻliq uchramagan. Yu buni LeCunning JEPA implitsit yondashuvi bilan solishtiradi, ammo latent fazaning mazmuni haqidagi savolga boshqa javob beradi: bu yerda toʻliq oʻrganilgan tarkibiy jismoniy tushunchalar ishlatiladi.
2025-yilda oʻtkazilgan ichki tajribalar simulyatsiya va kuch bilan oʻqitish asosiy modellariga nisbatan murakkab vazifalardagi muvaffaqiyat darajasining sezilarli darajada oshganligini, shu bilan birga bashorat qilish xarajatlari pastroq boʻlishini namoyish etdi.
2026-yil yanvar oyida Yu oʻz tadqiqotlarini Hangzhoudagi Awomo kompaniyasiga oʻtkazdi. Dastlab faqat Yu va bosh ilmiy xodim Tun boʻlgan edi; besh oy oʻtgach, ularga Yu tomonidan «doimiy oʻzini tekshiruvchi geniallar» deb taʼriflangan guruh qoʻshildi. Awomo 100 million yuan dan ortiq boshlangʻich va farishta moliyalashtirish turini muvaffaqiyatli yopdi va InnoFund, Dongfang Jiafu Fund, Zhengxuan Investment, Tianqi Capital, Westlake Innovation Fund va Jinma Investment tomonidan qoʻllab-quvvatlandi.
Awomo ning asosiy strategiyasi shundaki, Yu ilgari yordam bergan miqyoslashtirish chegarasi jismoniy intellektga tatbiq etilmaydi. Koʻproq namunalarda qayta oʻqitilgan VLA turi model zavodning yangi joylashuvini birdaniga tushuna olmaydi. Buning oʻrniga, sahna ni tushunchalarga ajratishni oʻrgangan model ularni on-the-fly qayta tuzishi mumkin: masalan, eshikni yopish bilan birga tushayotgan stakanni ushlash, keyingi kichik vazifani boshlashdan oldin bitta kichik vazifani mexanik ravishda yakunlash oʻrniga. Birinchi versiya, Awomo-v0.1, allaqachon RoboTwin 2.0 sinov poligonida sinovdan oʻtgan.
Hind startaplari suv resurslarini boshqarishni optimallashtirish uchun sunʼiy intellekt texnologiyalarini joriy etmoqda, bu kuniga millionlab litr suvni tejash imkonini beradi. Ushbu kompaniyalar tozalash inshootlarining ishlashini yaxshilash va sizib chiqishlarni aniqlash ustida ishlamoqda.
2020-yilda Mansi Jain va Rajesh Jain tomonidan Gurugramda tashkil etilgan Digital Paani, AI, Internet of Things (IoT) va avtomatlashtirish yordamida tozalash va kanalizatsiya inshootlarining samaradorligini oshiradi. Maxsus sensorlar maʼlumotlarni real vaqt rejimida yigʻadi, 75 dan ortiq algoritmlar esa nosozliklarni aniqlashga, buzilishlarni bashorat qilishga va jiddiy muammolar yuzaga kelmasidan jarayonlarni avtomatlashtirishga imkon beradi. Kompaniya 14 ta shtatda kuniga 90 milliondan ortiq litrni qayta ishlaydi, korxonalarning operatsion xarajatlarini 25–35% ga kamaytiradi va suvni qayta ishlatish darajasini 45% dan 80% gacha oshiradi.
2015-yilda Chennai shahrida Abilash Haridas, Vijay Krishna, Mohammed Mohidin va Sundeep Dontamsetti tomonidan ishga tushirilgan WEGoT, binolardagi yashirin suv yoʻqotilishlarini aniqlash bilan shugʻullanadi. IoT yordamida ishlaydigan Aqua va VenAqua hisoblagichlari ultra tovush sensorlaridan foydalanib, suv sarfini 98% dan ortiq aniqlik bilan kuzatib boradi, shu jumladan alohida tomchilarni kuzatish. Real vaqt monitoring panellari sizib chiqishlar haqida signal beradi, isteʼmolni solishtiradi va hisob-fakturalarni avtomatlashtiradi. Ushbu platforma yordamida yashash va tijorat obʼektlarida 6 milliard litr suv tejab qilingan.
2017-yilda Bangaloreda Chinmay Mat va Vaishali Mat tomonidan yaratilgan Nimble Vision, suv taʼminoti tizimlari, kanalizatsiya tarmoqlari va shahar infratuzilmasini boshqarish uchun AI va IoT dan foydalanadi. Uning Ni Water Saviour mahsuloti rezervuarlardagi darajalar va isteʼmolni real vaqt rejimida kuzatib boradi, foydalanuvchilarga toshqin oldini olishga, yoʻqotishlarni kamaytirishga va mobil ilova orqali foydalanishni nazorat qilishga yordam beradi. Bundan tashqari, startap shahar va kanalizatsiya infratuzilmasini maʼlumotlarga asoslangan nazoratli kuzatish uchun Smart Manhole Monitor qurilmalari va Ni Platformasini taklif qiladi.
2019-yilda Bangaloredagi doktor Rohit Naroy tomonidan ishga tushirilgan Agua, sizib chiqishlar, toshqinlar, yomon nazorat va samarasiz hisob-fakturalash natijasida yuzaga keladigan shahar suv tanqisligiga qarshi kurashish uchun ishlab chiqilgan. AI yordamida ishlaydigan aqlli Agua hisoblagichlari sarfni real vaqt rejimida kuzatib boradi, sizib chiqishlarni aniqlaydi, quduqlar bilan ishlashni avtomatlashtiradi va shaffof hisob-fakturalashni taʼminlaydi. Ushbu tizimni oʻrnatish suv isteʼmolini 35% ga kamaytirishga imkon berdi. Bangaloredagi 450 dan ortiq kvartirada platforma oylik hisob-fakturalarni 55% dan ortiq kamaytirdi, bu suv resurslari va mablagʻlarni saqlashga maqsadli suv boshqaruvi yordam berishini koʻrsatdi.
Xitoydagi tadqiqotchilar yarim yuz yildan ortiq vaqt oldin ilgari surilgan, baʼzi togʻli toshlomka turlarining ovchi hayot tarziga ega boʻlishi mumkinligi haqidagi Charles Darwin gipotezasini birinchi marta tasdiqlashga muvaffaq boʻldilar.
Ilmiy ish mualliflari Saxifraga candelabrum oʻsimligi hasharotlarni ushlab, zarur ozuqa moddalarini olish uchun ulardan foydalanishi mumkinligini namoyish etishdi. Darwin dastlab 1875 yilda yopishqoq bezli tolalarga ega oʻsimliklarni oʻrganib, bunday hodisani taxmin qilgan edi, ammo oʻsha paytda uning tajribalari aniq natija bermagan va yarim asr davomida toshlomkalar goʻshteyak sifatida tasniflanmagan.
Zamonaviy ilmiy metodologiyalar bu nazariyani qayta tekshirishga va uni tasdiqlashga imkon berdi. Mutaxassislar ushbu oʻsimlikning yopishqoq tolalar yordamida mayda hasharotlarni faol jalb qilishini va ushlab turishini aniqladilar. Shundan soʻng u hazm qilish fermentlarini ajratib, ushlab olingan tutumni parchalaydi va oʻsish uchun juda muhim element boʻlgan azotni oʻzlashtiradi, shu tariqa oʻsimlikni goʻshteyak deb tanish uchun barcha shart-sharoitlarni bajaradi.
Olimlar bunday ovqatlanish turiga oʻtish sababini tuproqdagi ozuqa moddalari yetishmasligi bilan izohlaydilar. Saxifraga candelabrum togʻlardagi yarigʻichlarda oʻsadi, bu yerda ozuqa moddalari, ayniqsa azot tanqisligi kuzatiladi, shuning uchun hasharotlar uning qoʻshimcha ozuqa manbai boʻlib xizmat qiladi.
Bundan tashqari, genetik tahlil ushbu yangi goʻshteyak turida boshqa ovchi oʻsimliklarda uchraydigan, ozuqa moddalarini hazm qilish va oʻzlashtirish uchun javobgar genlarning mavjudligini aniqladi. Mualliflarning fikricha, bu goʻshteyaklik turli gulli oʻsimlik guruhlarida mustaqil paydo boʻlishi mumkinligini koʻrsatadi. Ushbu kashfiyot tabiatda avval taxmin qilinganidan koʻra koʻproq bunday turlar mavjudligiga asos beradi.
Eski avtomobillar «tank kabi qurilgan» degan keng tarqalgan fikr ular haqiqiy xavfsizlik bilan bogʻliq emasligi bilan har doim mos kelmaydi. Garchi koʻpincha «ular endi avvalgidek qilinmaydi» deilsa-da, bu bayonot avtomobil xavfsizligi sohasiga tegishli emas.
Baʼzi haydovchilar eski avtomobili mustahkam konstruktsiyasi tufayli avariyada butunligini saqlab qoladi deb hisoblasalar ham, mutaxassislar shuni taʼkidlashadiki, muhim boʻlgan narsa shunchaki mustahkam korpus emas, balki avtomobil yoʻlovchilar atrofida qanday deformatsiya qilinishi.
MasterDrive bosh ijrochi Ujin Herbertning soʻzlariga koʻra, toʻgʻri joylarda toʻgʻri deformatsiya qilinadigan avtomobil oʻz konstruktiv vazifasini bajaradi. Zamonaviy mashinalar urish paytida kinetik energiyani yutish uchun moʻljallangan maxsus deformatsiya zonalariga ega, shu bilan yoʻlovchilar boshdan kechiradigan keskin tormozlashni sekinlashtiradi.
Buning aksincha, yoʻlovlar boʻlimi zarbaga qarshi turish va qattiq boʻlib qolishi uchun moʻljallangan. Shunday qilib, avariyadan keyin shikastlanishlar dramatik koʻrinishda boʻlsa ham, bu yoʻlovchilarning kam jarohatlanganligini anglatishi mumkin.
Xaridorlar ehtiyotkorlik bilan yondashishi va sinov videolarida avtomobil qanchalik deformatsiya qilinganligiga asoslanib xavfsizlik darajasi haqida shoshilinch xulosalar chiqarishmasligi kerak.
Ujin Herbert qoʻshimcha qilib, Global NCAP va ANCAP kabi tashkilotlar kamerada koʻrinadigan narsadan ancha koʻproq omillarni hisobga oladiki. Ularning reytinglari manekinlar ustida taʼsir qiluvchi kuchlarni oʻlchaydigan sensor maʼlumotlarini, shuningdek, bolalar kreslarning mosligi, burilishdan himoya va elektron barqarorlashtirish (ESC) kabi faol xavfsizlik tizimlarining mavjudligini baholashni oʻz ichiga oladi.
