Yandex、配送ローバーの速度をAIで約40%向上

開発開始からの累計では、モデルはシミュレーター内で2万年以上を過ごしたという。仮想ローバーは1時間で約140日分、40時間で約15年分の経験を積む。

2026年5月に全車両が移行

全ローバーが新しい動作制御システムへ移ったのは2026年5月。それまでは、エンジニアがあらかじめ定めた行動ルールのアルゴリズムで動いていた。複雑な場面や未経験の状況では、減速して道が空くのを待つ保守的な選択をしがちだったという。

AIプランナーにより、ローバーは他の通行者の邪魔をせずに、より難しい条件でも走行を続けられる。たとえば障害物の手前で早めに減速したり、空いた区間で加速したりできる。

複数の安全層は維持

AIによる学習後も、実運用では独立した複数の安全層が働く。その一つが、障害物に0.1秒単位で反応し、速度を自動的に制限するライダー回路だ。障害物が至近距離に現れると、自動車のパークトロニックと同じ原理の超音波センサーが作動し、必要に応じてローバーを完全に停止させる。