Una startup asegura tener el primer coche autónomo que aprende sobre la marcha usando sólo inteligencia artificial

Una startup asegura tener el primer coche autónomo que aprende sobre la marcha usando sólo inteligencia artificial
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Wayve es una startup británica nacida en 2017 y, tras dos años de trabajo, afirma que su sistema de conducción autónoma es el primero que ha completado un trayecto, no recorrido previamente, haciendo uso únicamente de inteligencia artificial, cámaras y un navegador GPS convencional. Es decir, sin sensores ni volcado de datos previo.

Su secreto es un software de aprendizaje automático que, según la firma, opera de forma similar al de las personas: "el vehículo aprende a conducir por experiencia, ejemplo y feedback, como un ser humano", explica Wayve.

Tras realizar test en entorno simulado, este sistema de conducción autónoma se ha puesto a prueba en entornos reales. Para ello, Wayve ha optado por las calles de Cambridge (Reino Unido), demostrando mediante un vídeo, que su tecnología puede acometer situaciones de tráfico complejas, como detenerse en intersecciones o ante un ceda al paso.

Wayve y su sistema de conducción autónoma basado únicamente en IA

Y todo ello lo ha conseguido, según afirman, con únicamente 20 horas de entrenamiento simulado: "No le dijimos que condujera por la izquierda o que redujera la velocidad en las intersecciones con ceda al paso. Cada aspecto de su comportamiento se aprende de los patrones en los datos".

Y aunque otros sistemas de conducción autónoma también son capaces de realizar maniobras de semejante índole, y disponen de sistemas de inteligencia artificial (IA) también basados en el aprendizaje, el de Wayve se distingue por su planteamiento.

Aprendiendo como un ser humano

Otros coches de conducción autónoma, como es el caso del de Google o el de Uber, basan el aprendizaje de su IA en los datos recabados por un amplio arsenal de sensores y radares. Además precisan de una gran cantidad de información previa, entre los que se incluyen mapas de la zona a recorrer o reglas de codificación específicas para cada trayecto que realizan.

No es el caso del sistema de Wayve, ya que al estar basado en el aprendizaje no requiere una codificación de datos previa. Dicho de otro modo: puede realizar un recorrido que no ha hecho nunca, sin necesidad de volcar los datos sobre el mismo con anterioridad.

Por este motivo, Wayve defiende que su tecnología no requiere de radares o sensores, lo que se traduce en un evidente abaratamiento de costes: simplemente necesita apoyar para apoyar su IA en unas pocas cámaras y en un navegador GPS convencional.

Esta empresa inglesa expone que su trabajo se ha divido en diversas etapas. La primera desarrollar el mencionado software capaz de aprender desde cero. Para ello adaptaron a su sistema un algoritmo de aprendizaje por refuerzo y sin modelo: Wayve asegura que en sólo 20 minutos, consiguieron enseñar a su tecnología a mantenerse en el carril.

Una vez ajustada la IA, ésta fue integrada en un automóvil, para dar paso al aprendizaje por simulación y poder trasladarlo a carretera abierta. El último paso acaban de darlo y básicamente ha sido el de probar la eficacia de su tecnología en condiciones reales.

El vídeo, que muestra su efectividad bajo una leve lluvia, dura poco más de tres minutos (no es que el recorrido sea muy largo) y aunque en ocasiones el conductor tiene las manos muy cerca del volante, en la mayoría del trayecto éstas permanecen sobre sus rodillas.

Wayve expone además que estas primeras pruebas, todas realizadas en Cambridge, han tenido lugar con diferentes climatologías, a fin de comprobar que el sistema es efectivo independientemente de las condiciones. Pese a ello, sigue pareciendo difícil de creer que pueda operar sólo con cámaras: ¿qué ocurrirá en condiciones de baja visibilidad o en situaciones de abundante lluvia, nieve o niebla?

Preguntas sin resolver, pero con la confianza de Jaguar

coches autonomos

En una línea similar a la de Wayve está la tecnología desarrollada por otra startup, Perceptive Automata que, a finales de 2018, presentó un sistema para inteligencias artificiales, concretamente para sistemas de conducción autónoma, capaz de intuir y aprender el comportamiento humano.

Una materia que es una de las asignaturas pendientes en el desarrollo del vehículo autónomo: uno de los fundadores de Perceptive Automata cuestionó a varias compañías embarcadas en la materia cómo abordaban el problema de descifrar el nivel de intención y conciencia de los peatones. Ninguna lo estaba haciendo, o más bien, no sabía como hacerlo.

No obstante, la toma de decisiones en el caso de Wayve, más allá de cómo reaccionar ante otros coches o vehículos, así como a las señales viales, no se detalla. Y es que como bien recordaba recientemente Don Butler, director ejecutivo de de coche conectado y servicios en Ford, en una entrevista concedida a Xataka, pese a realizar pruebas de conducción real o simulada, "es imposible replicar todos los imprevistos que pueden suceder en carretera".

Pero a pesar de las muchas dudas que, en general, envuelven al coche autónomo y, en particular, a esta tecnología de Wayve, la compañía ya se ha ganado la confianza de un fabricante: ha llegado a un acuerdo con Jaguar Land Rover para comenzar a probar su tecnología en el SUV eléctrico Jaguar I-Pace. Con él, las pruebas se extenderán tanto al resto de Reino Unido como a Europa. Wayve afirma que trabajará siempre con coches eléctricos: de hecho, las primeras pruebas se han realizado en un Renault Twizy.

Wayve asegura que seguirá optimizando su sistema, el cual mejorará mientras aprende. Estaremos atentos a su evolución y, con el tiempo comprobaremos si efectivamente han dado con la tecla para dar un notable paso adelante en la conducción autónoma.

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Comentarios cerrados
    • La manera de entrenar esa IA es... Fallando. Puede ser un buen sistema si aprende apoyándose en sensores. Sólo IA y cámaras es un peligro, porque cuando tenga una situación nueva probará una opción que no tiene por qué ser la correcta.

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    • Avatar de juanar Respondiendo a juanar

      Eso mismo digo yo. A lo mejor han inventado la IA que sólo acierta. ¿De dónde van a sacar la intuición y la experiencia?
      Cuando tú pasas por cerca de un parque, sabes, ya de manera inconsciente, que te puede salir una pelota y un niño detrás, y aunque no lo hagas a propósito vas en prevención. ¿Esa IA lo va a saber?
      Cuando ves que el conductor de un vehículo es una persona mayor, tú sabes que sus reacciones no van a ser lo más rápido del mundo y procuras mantener una distancia y unas actitudes diferentes a si ves a un cani en un León amarillo, que en este caso es más distancia.
      Conducir un coche no es sota, caballo y rey. No es todo cuestión de objetos moviéndose, por lo menos mientras se conviva con vehículos conducidos por humanos.
      Si todos fueran autónomos y se comunicaran entre ellos a lo mejor era seguro, pero mientras tanto, como que no lo veo.

    • Como ingeniero informático (y lo digo humildemente), lo que cuentan es totalmente falso o sesgado. Es imposible montar una red neuronal (que al fin y al cabo es el sistema de "aprendizaje" al que se refieren), y esperar sin ningún tipo de trabajo previo que el coche aprenda a ir él solito en 20 minutos simplemente corrigiendo la trayectoria del volante. Imposible.

      Para que nos hagamos una idea, por lo que dicen, esta red neuronal está basada en imágenes + GPS, lo que significa que el GPS le dará una exactitud a un rango de 3 metros en el mejor de los casos, lo que significa que seguir la línea de la carretera debe hacerlo a través del "aprendizaje" con imágenes.

      Para que nos hagamos una idea de lo demencial que indican, es como dejarle el coche a un niño de 5 años que nunca ha visto la circulación y no decirle ni siquiera que no debe salirse de la línea de la carretera, o que no debe subirse al bordillo, sólo corregirle el volante. El niño al final entenderá que no debe hacerlo, pero el día en el que se le crucen dos líneas blancas, seguidas de un semáforo, más el fitipaldi saltándose un stop, quizá no entiende cómo debe priorizar sus maniobras y evitar un posible accidente.

      Cada vez más se está demostrando que las redes neuronales de auto-aprendizaje son una herramienta que nunca deben funcionar solas, y siempre se acaban complementando con algoritmos clásicos de computación para asegurar una respuesta esperada. Y es tan sencillo de entender como lo siguiente: Si todo se delega en el auto-aprendizaje, el programador no controla exactamente lo que la máquina entiende y no puede asegurar un output 100% fiable.

      Que eso ayude a hacer tareas de investigación como complemento, o que nos ayude a hablar con Siri, está muy bien. Que nuestra seguridad e integridad física recaiga al 100% en el auto-aprendizaje, es algo estúpido, y de ser así, muy grave.

      P.D: No quiero dejar entender que la conducción autónoma no requiera de redes neuronales y auto-aprendizaje, porque sí la necesita, pero dentro de un marco restringido por algoritmos clásicos. Muy lejos de lo que se deja entender por Wayve.

    • Nada, que no me lo creo. Que un entorno caótico como el tráfico real no hay hoy en día sistema que lo soporte.

    • aprendera a hacer rectos en las glorietas en ciertas ciudades y a entrar en el carril exterior para salir por la segunda o tercera salida en otras (porque si te dan te pagan).

      igual aprende a saltarse los semaforos y aparcar encima de la acera. si aprende de lo que ve, alguien tendra que regañarlo de vez en cuando.

    • El problema es que hacer un coche autónomo que funcione el 99'9% de las veces es muy fácil. Hacer uno que funcione el 99,9999999999999% es MUY difícil, y esto no es una app que si se crashea la abres de nuevo, aquí hay vidas humanas en riesgo. Por mucho que la IA aprenda de las correcciones humanas, es imposible simular todas las situaciones que se puede llegar a encontrar.

    • Este es el coche de Benny gills?

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