Tecnología de conducción autónoma de Tesla
El fabricante de autos eléctricos Tesla, dice que sus nuevos autos de autoconducción ya tienen suficientes sensores y computadoras para conducir, y que enviarán una actualización de software por aire antes de que finalice el año para completar la imagen. Conoce más sobre la tecnología de conducción autónoma de Tesla.
Tecnología de Tesla para coches autónomos
La tecnología de conducción autónoma de Tesla se basa casi totalmente en enseñar a sus autos a “ver” usando una variedad de cámaras. Como respaldo, sus autos también usan un radar orientado hacia adelante, junto con una docena de sensores ultrasónicos alrededor del vehículo para ayudar a detectar objetos que están cerca.
Las mejoras en el reconocimiento de imágenes por computadora ya se encuentran entre los mayores avances recientes en inteligencia artificial. Sin embargo, como ocurre con la inteligencia artificial, las tareas que parecen engañosamente fáciles para los humanos pueden afectar incluso a las mejores computadoras.
Combinación de hardware y software
Tesla ha desarrollado una combinación de hardware y software para manejar la tarea. Hace dos semanas, reveló un chip de computadora que había diseñado internamente para procesar las enormes cantidades de datos de imagen necesarios para que sus autos pudieran interpretar su entorno.
Para dar sentido a todos los datos que está procesando, Tesla se basa en una técnica de IA llamada aprendizaje profundo. Esto emplea redes neuronales artificiales, sistemas que se modelaron originalmente en la corteza visual de los animales.
Aquí es donde las cosas se ponen difíciles. Las redes neuronales necesitan una gran cantidad de datos para entrenarse: solo cuando se han alimentado con muchos ejemplos diferentes de la misma cosa, cada uno de ellos con mucho esmero, pueden aprender lo suficiente para identificar el mismo objeto en el mundo real.
Conjunto de datos reales
Para esto, Tesla cuenta con tener un mejor conjunto de datos del mundo real que cualquier otra compañía. Puede dibujar en imágenes capturadas por 400,000 o más autos que ya están en la carretera (espera llegar a 1 m aproximadamente a mediados del próximo año). Con una pieza de software que denomina “modo sombra” que opera en segundo plano, puede rastrear el comportamiento de los autos conducidos por humanos, utilizando esto para alimentar sus sistemas de aprendizaje.
Posibles fallas
Pero incluso, esto puede no ser suficiente. Las redes neuronales son notoriamente “quebradizas”: pueden fallar inesperadamente cuando, por ejemplo, la imagen de un objeto no coincide con ninguna de las variaciones que se han mostrado anteriormente. Y siempre existe el riesgo de que se encuentren en una situación del mundo real para la que no han sido entrenados.
A pesar de esto, Tesla está adoptando un enfoque desafiante purista sobre la tecnología de conducción autónoma. Alimenta a la red con suficientes datos del mundo real sobre todas las situaciones que podría encontrar, y asegura que la máquina puede igualar y superar a los conductores humanos.