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Así se entrena un coche autónomo sin pisar la carretera

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02 de abril, 2020

¿Sabes cómo se "entrena" un coche autónomo sin necesidad de salir a carretera? Investigadores del MIT nos cuentan de qué manera lo hacen.

Los simuladores se han utilizado durante años para entrenar a conductores humanos, pilotos de avión y astronautas, y ahora se utilizan para entrenar coches autónomos. En este contexto, un nuevo sistema desarrollado por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) podría ser uno de los más prometedores hasta la fecha.

Denominado Virtual Image Synthesis and Transformation for Autonomy (VISTA), se trata de una tecnología que evita que los coches autónomos tengan, en una primera fase, que circular por calles o carreteras abiertas al tráfico, sino que que puedan hacerlo por un mundo virtual creado para ellos en el que cuentan con un número infinito de posibilidades y alternativas.

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Estamos hablando de situaciones como accidentes de poca gravedad, como el típico golpe de chapa, o salidas de la vía provocadas por otro coche, percances donde no hay una gran cantidad de datos del mundo real disponibles para que los coches autónomos puedan utilizar como un modelo de entrenamiento. Dentro de VISTA, este tipo de siniestros pueden ser «experimentados» de forma segura.

Al “cerebro” que conduce el coche autónomo sólo se le da un pequeño conjunto de datos del mundo real para trabajar y debe realizar ciertas “misiones», como ir del punto A al punto B de forma segura, siendo “recompensado” si lo hace. Cuando se cometen errores, el sistema utiliza lo que se conoce como aprendizaje de refuerzo para enseñar al controlador de la conducción automática a tomar una mejor decisión la próxima vez. Con el tiempo, este aprendizaje le ayuda a conducir durante períodos más largos sin tener accidentes.

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«Es difícil recopilar datos en estos casos extremos que los humanos no experimentan en la carretera», señala Alexander Amini, del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT. «En nuestra simulación, sin embargo, los sistemas de control pueden experimentar esas situaciones, aprender por sí mismos a recuperarse de ellas, y ser seguros cuando se dan en vehículos en el mundo real”.

Los coches autónomos se entrenan para casos poco habituales

El simulador está impulsado por datos sintetizados de situaciones reales. Una red neuronal convolucional, el tipo de inteligencia artificial que normalmente se implementa para procesar imágenes, se utiliza para mapear una escena 3D y crear una representación fotorrealista a la que el controlador autónomo puede responder.

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Otros objetos en movimiento en la escena, como coches y personas, también pueden ser mapeados por las redes neuronales que alimentan a VISTA. Es una desviación de los modelos de entrenamiento tradicionales, que siguen reglas definidas por el ser humano o tratan de imitar lo que harían los conductores humanos.

«Básicamente decimos, ‘Aquí hay un entorno. Puedes hacer lo que quieras. Simplemente no choques contra vehículos, y quédate dentro de los carriles» dice Amini.

Las pruebas están resultando bastante exitosas. Un coche autónomo, en este entorno virtual, fue capaz de navegar con seguridad por las calles que no había visto antes, y recuperarse de situaciones cercanas a accidentes. La siguiente etapa es introducir complicaciones, como mal tiempo o comportamiento errático de otros elementos de una escena.

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