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El aprendizaje automático y los datos están impulsando un nuevo tipo de automóvil
El automóvil se está desmantelando, reinventando y reconstruyendo en Silicon Valley.
La adquisición propuesta por Intel por $15.3 mil millones de Mobileye, una compañía israelí que suministra a los fabricantes de automóviles tecnología de visión por computadora y sistemas avanzados de asistencia al conductor, ofrece la oportunidad de medir la escala de esta reconstrucción. En particular, muestra cuán valiosos pueden ser los datos en la carretera en la evolución de la conducción automatizada.
Si bien el precio puede parecer elevado, especialmente con tantos jugadores en la conducción automatizada en la actualidad, Mobileye tiene algunas fortalezas tecnológicas clave y ventajas estratégicas. También está desarrollando nuevas tecnologías que podrían ayudar a consolidar esta posición.
Mobileye usa una sola cámara, junto con un chip de computadora patentado y un software inteligente, para proporcionar varias funciones avanzadas de asistencia al conductor. Sus sistemas pueden, por ejemplo, identificar el límite de velocidad de las señales de tráfico o identificar vehículos y peatones para un sistema de frenado automático.
David Keith , profesor de la Sloan School of Management del MIT que estudia la adopción de tecnología en la industria automotriz, dice que además de ofrecer una solución simple y de bajo costo, Mobileye ha acumulado una gran cantidad de datos, algo que es vital para el aprendizaje automático que sustenta la conducción automatizada. hoy dia. Sus tecnologías son altamente confiables, perfeccionadas a lo largo de millones de millas de experiencia de conducción, que los competidores no pueden replicar fácilmente, dice.
No es difícil ver por qué Intel debería querer ingresar al mercado automotriz. Las computadoras, los sensores y las conexiones inalámbricas cada vez más capaces que ahora se encuentran en los vehículos están permitiendo grandes cambios en esa industria. Mientras tanto, Intel ha visto erosionada su posición de dominio en los últimos años a medida que las computadoras de escritorio y portátiles pierden importancia y que los diferentes tipos de chips de computadora se vuelven más populares. El competidor Nvidia ya ha capturado una parte considerable del creciente mercado de automóviles.
La tecnología de Mobileye puede identificar automáticamente las marcas de carril y los bordillos.
Keith agrega que Intel intentará utilizar su experiencia en hardware para desarrollar los sistemas de fusión cada vez más sofisticados (que combinan cámaras, radares y posiblemente sensores láser o lidar) necesarios para llevar vehículos completamente automatizados al mercado.
Si su automóvil es capaz de identificar una señal de tráfico o un peatón en la carretera, es muy probable que ya use uno de los chips de Mobileye para la tarea. Los sistemas de visión de la compañía son una solución simple y de bajo costo que ofrece una detección sorprendentemente sofisticada.
Por lo tanto, la compañía ofrece a Intel una buena forma de ingresar al mercado de la conducción automatizada, que promete crecer a medida que la tecnología madure en los próximos años.
Para su sistema de visión, Mobileye emplea el aprendizaje profundo, una técnica de aprendizaje automático que les ha dado a las computadoras nuevas y poderosas capacidades en los últimos años. Esto implica capturar imágenes mientras los automóviles circulan y anotarlas para identificar cosas como marcas viales, señales de tráfico, otros vehículos y peatones. Las imágenes se introducen en una gran red neuronal, que se ajusta hasta que pueda reconocer de forma fiable los elementos relevantes de una imagen. Si el sistema de Mobileye no puede identificar algo, generalmente es posible simplemente anotar algunas imágenes nuevas y agregarlas al conjunto de datos de aprendizaje.
Esto no quiere decir que sea perfecto o todo lo que se necesita para la conducción automatizada. Tesla había estado utilizando la tecnología de visión de Mobileye para su sistema de conducción semiautomático Autopilot hasta el año pasado. Las empresas dejaron de trabajar juntas después de un accidente fatal que involucró a un automóvil controlado por Autopilot. Como consecuencia del accidente, el fabricante de automóviles criticó el sistema de visión proporcionado por Mobileye. Los ejecutivos de Mobileye respondieron que su tecnología nunca fue pensada para usarse de esta manera.
La tecnología actualmente en desarrollo en Mobileye podría ayudar a los automóviles automatizados a conducir de manera más segura en el futuro. En diciembre, me reuní con Amnon Shashua, CTO de Mobileye, y Shai Shalev-Shwartz, vicepresidente de tecnología. Explicaron cómo Mobileye ahora utiliza el aprendizaje por refuerzo, una técnica inspirada en la forma en que los animales aprenden a través de la experiencia, para enseñar a las computadoras cómo conducir de manera segura en situaciones complejas y sutiles (ver 10 Tecnologías innovadoras 2017: Aprendizaje por refuerzo).
Como parte de este esfuerzo, Mobileye está desarrollando un entorno de conducción simulado para permitir el aprendizaje. Espera que este se convierta en el entorno estándar para probar el software de conducción automatizada. También explicaron que Mobileye está trabajando con varios fabricantes de automóviles para que puedan compartir los datos recopilados con otras empresas a cambio de un precio. Esto podría ayudar a acelerar (sin juego de palabras) el progreso hacia una conducción completamente automatizada.
El resultado podría ser una transformación del transporte tal como lo conocemos. De hecho, la perspectiva de una disrupción profunda ha provocado una estampida de tecnología y talento entre los fabricantes de automóviles, proveedores y nuevas empresas.
Esteban Zoepf , director ejecutivo del Centro de Investigación Automotriz de Stanford, está de acuerdo en que la adquisición de Mobileye por parte de Intel muestra cuán críticos son los datos y el aprendizaje automático para el futuro de la industria automotriz. Pero agrega, también es evidencia del grado en que la demanda de talento está superando la oferta en el espacio de los vehículos autónomos.