Acura
Alfa Romeo
Aston Martin
Audi
Bentley
BMW
Brabus
Bugatti
Buick
Cadillac
Chery
Chevrolet
Chrysler
Citroen
Dacia
Daewoo
Daihatsu
Datsun
Dodge
Ferrari
Fiat
Ford
Geely
Great Wall
Haval
Honda
Hummer
Hyundai
Infiniti
Jaguar
Jeep
Kia
Lamborghini
Land Rover
Lexus
Lincoln
Maserati
Maybach
Mazda
Mercedes-Benz
MINI
Mitsubishi
Nissan
Opel
Peugeot
Porsche
Renault
Rolls-Royce
Saab
SEAT
Skoda
Smart
SsangYong
Subaru
Suzuki
Tesla
Toyota
Volkswagen
Volvo
ВАЗ (Lada)
ЗАЗ
ЗИЛ
КамАЗ
ЛуАЗ
Москвич
УАЗ
К разработке искусственного интеллекта для «виртуального водителя» компания Argo AI, создающая автономные автомобили, привлекла учёных из университетов Карнеги-Меллон и Джорджии. Напомним, в неё автоконцерн Ford инвестировал один миллиард долларов.
«Разработка надёжных и безопасных автономных автомобилей требует постоянного расширения границ возможного в области информационных технологий и искусственного интеллекта», — отметили в пресс-центре Ford. Теперь Argo AI работает с доцентами из университетов, которые создают базовые технологии, способные помочь автономным ТС правильно видеть и интерпретировать окружающий мир, а также предсказывать поведение участников дорожного движения.

Доцентом института роботехники университета Карнеги-Меллон является Дэва Раманан. Он исследует компьютерное зрение и машинное обучение. Главная тема его изысканий – распознавание визуальных образов. Учёный обучает компьютерные программы «видеть» людей, выделять отдельные части тела и сравнивать их с накопленной базой цифровых моделей, которая включает в себя людей и другие объекты материального мира.

Саймон Люси – глава лаборатории компьютерного зрения CI2CV. В область его исследований входит обучение компьютеров извлечению геометрической информации из статичных изображений и видео, а также правильное «понимание» программами выражений лица, движений и поз человека.
Также к разработке привлекли Джеймса Хейса, доцента Школы интерактивных вычислений Университета Джорджии. Он использует данные, которые были собраны со всего интернета и крауд-сорсинг, с целью улучшения понимания компьютером ситуаций на изображениях и более совершенных алгоритмов синтеза и обработки изображений.