Tesla podría reemplazar los ojos del piloto automático con algo mucho más avanzado

¿De qué será capaz el nuevo cerebro de Tesla?

La compañía de automóviles anunció la semana pasada que ya no usaría un sistema de visión proporcionado por MobileEye, una empresa israelí que suministra tecnología a muchos fabricantes de automóviles. Esto ocurre unas semanas después de que la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras anunciara que estaba investigando un accidente fatal que ocurrió mientras uno de los autos de Tesla estaba operando en modo de piloto automático, un sistema diseñado para permitir la conducción automatizada bajo la supervisión de un conductor. No está claro por qué Tesla está abandonando MobileEye, pero una de las razones puede ser la aparición de nuevos enfoques para la conducción automatizada.

MobileEye proporciona lo que equivale a un sistema avanzado de reconocimiento de imágenes, capaz de identificar señales de tráfico u obstáculos, como otros automóviles o peatones, en el camino por delante. La compañía ha dicho que utiliza el aprendizaje profundo, una técnica popular de aprendizaje automático basada en el entrenamiento de una red de muchas capas de neuronas simuladas para reconocer la entrada utilizando una gran cantidad de ejemplos de entrenamiento.

Tesla no ha revelado públicamente cómo funciona su tecnología de conducción semiautomática, pero lo más probable es que tome información del sistema MobileEye, así como datos de sensores de radar y ultrasonido, y los utilice para tomar decisiones de conducción.

Tesla puede simplemente diseñar su propio sistema de visión, diseñado únicamente para la conducción automatizada. La compañía se negó a comentar, pero ha estado acumulando experiencia en visión artificial, reclutando expertos en esta área.

Históricamente, los sistemas de conducción automatizados usaban reglas codificadas a mano por ingenieros para reconocer obstáculos y tomar decisiones críticas en el camino. Sin embargo, cada vez más, las reglas están siendo reemplazadas por el aprendizaje automático, una forma de entrenar a un sistema para que se comporte utilizando grandes cantidades de datos. El aprendizaje profundo, en particular, se utilizará para enseñar a los coches no solo a ver, sino también a conducir correctamente. Los próximos sistemas utilizarán el aprendizaje automático para hacer más que solo reconocer objetos en la carretera; por ejemplo, podría identificar la distancia a un obstáculo o incluso su trayectoria. También es posible que el aprendizaje automático ayude con la planificación del movimiento de un automóvil e incluso con el control de sus sistemas de conducción.

Nvidia, que suministra hardware a muchos fabricantes de automóviles, incluido Tesla, ha demostrado un sistema que utiliza el aprendizaje profundo para controlar todo en un prototipo autónomo. Sin embargo, este fue puramente un prototipo experimental y no refleja necesariamente una futura oferta de Nvidia. El fabricante de hardware se negó a comentar para este artículo.

Igmar Posner , profesor de la Universidad de Oxford y experto en la aplicación del aprendizaje automático a los sistemas robóticos, incluidos los vehículos autónomos, dice que el aprendizaje profundo probablemente asumirá una interpretación de escenas más compleja en los próximos sistemas de conducción.

'Creo que las aplicaciones en la conducción autónoma se ampliarán a medida que se introduzcan más modalidades de detección, como radar y lidar, y se requieran diferentes resultados', dice Posner. 'Imagine, por ejemplo, un sistema que aprenda a anticipar las acciones de un conductor con anticipación y verifique si son seguras'.

Algunas nuevas empresas ya están trabajando en sistemas de conducción basados ​​en aprendizaje profundo más avanzados que pueden estar disponibles comercialmente en poco tiempo.

Drive.ai, una empresa iniciada por un grupo de investigadores de inteligencia artificial de la Universidad de Stanford, está desarrollando un sofisticado sistema de conducción automatizada que eventualmente ofrecerá a los fabricantes de automóviles. Al igual que el sistema de Nvidia, Drive.ai utiliza el aprendizaje profundo para más elementos de conducción automatizada, incluido el reconocimiento de imágenes y elementos de planificación y control de movimiento. En abril de este año, Drive.ai recibió una licencia para probar vehículos autónomos en las carreteras de California, la decimotercera empresa en recibir dicho permiso.

'Nos dimos cuenta de que la conducción es una aplicación increíble de aprendizaje profundo y, si se hace correctamente, es una forma de cambiar el mundo', dice Carol Reiley, especialista en robótica y cofundadora de Drive.ai. “Es un enfoque de conducción muy basado en datos y de aprendizaje profundo.

Después de años de progreso lento y constante, la industria automotriz ahora está cambiando a un ritmo extraordinario, y los motores de combustión y los cigüeñales se están volviendo menos importantes que las computadoras, los sensores y el código (consulte 'Reiniciar el automóvil'). Que una empresa como Drive.ai, integrada por informáticos y expertos en inteligencia artificial, pueda estar preparada para introducir una nueva tecnología clave para los fabricantes de automóviles dice mucho sobre esta transformación. Pero también es fundamental que este tipo de experiencia infunda el mundo del automóvil, ya que las técnicas de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son fundamentalmente diferentes (consulte 'Si un automóvil sin conductor se estropea, es posible que nunca sepamos por qué').

Reiley explica que esta es una gran área de enfoque para Drive.ai. 'Con la conducción autónoma, la seguridad es fundamental', dice. “Una de las cosas en las que estamos pensando mucho es cómo probar los sistemas de aprendizaje profundo de una manera semitransparente. Que la gente pueda al menos entender las entradas y tener salidas esperadas.'

Drive.ai está entrando en un mercado competitivo. Google ha estado probando autos sin conductor durante algún tiempo, con el objetivo de ofrecer eventualmente la tecnología a los fabricantes de automóviles. También se rumorea que Apple está desarrollando un sistema de conducción automatizada, ya sea para su propio vehículo o para un producto que se ofrecería a los fabricantes de automóviles existentes.

Posner, de la Universidad de Oxford, dice que las capacidades de detección nuevas y mejoradas desarrolladas para vehículos automatizados deberían conducir a mejores robots móviles para muchos entornos industriales, como la minería y la logística de almacenes. 'Este punto a menudo se pasa por alto', dice Posner. 'Los autos autónomos realmente presentan solo un pequeño subconjunto de los dominios de aplicación que tocará esta tecnología'.

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