Foto: Roberto Nickson on Unsplash
Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrollaron un sistema de simulación que entrena vehículos autónomos en un mundo fotorealístico de forma que puedan prepararse incluso para los peores escenarios; este sistema permitiría evitar accidentes en el entrenamiento de esta tecnología.
El software resultó de un simulador fotorealístico llamado "Síntesis y Transformación de Imágenes Virtuales para la Autonomía" (VISTA por sus siglas en inglés). Este sistema permite que con una limitada base de fotografías de caminos se puedan desarrollar simulaciones de trayectorias de manera infinita para el entrenamiento de vehículos autónomos.
De esta forma, y con tecnología end-to-end reinforcement learning, los autos son capaces de aprender a recuperar el control luego de experiencias cercanas de choques o derrapes; tomar caminos no conocidos o recorridos con anterioridad; regresar al carril, o simplemente planificar una ruta segura a cualquier destino.
La idea de este sistema, descrito en un estudio publicado en la revista IEEE Robotics and Automation Letters, nació de comparar objetivamente los sistemas actuales de entrenamiento y aprendizaje para vehículos autónomos, donde principalmente se aprende con datos de grabaciones de personas conduciendo o yendo a las calles a realizar pruebas en zonas no muy pobladas, en vez de preparar a los autos para responder a cualquier accidente.
"Es difícil recolectar información de estos casos extremos que los humanos no experimentan en su camino", declaró Alexander Amini, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ciencias Computacionales (CSAIL) del MIT, "sin embargo, en nuestra simulación los sistemas de control pueden experimentar estas situaciones, aprender de sí mismos para recuperarse de ellas y aun así permanecer bien cuando se desplieguen en vehículos del mundo real".
Esta invención tiene similitud con el plan de Amazon que tenía por fin entrenar a sus robots repartidores con un simulador y así evitar el entrenamiento necesario aunque incómodo para los ciudadanos en las calles de Estados Unidos; asimismo, cabe recordar el desafortunado accidente durante las pruebas de un carro autónomo de Uber donde una persona falleció. Los entrenamientos virtuales resultan un medio necesario para no sólo evitar la incomodidad de los ciudadanos sino también garantizar su seguridad.
Luego de 10,000 km recorridos en simulación, el sistema pudo probarse en el mundo real donde se comprobó que el automóvil era capaz de corregir su marcha en caso de no estar centrado o en el carril. Con estas simulaciones, se espera desarrollar un entrenamiento del sistema VISTA para vehículos autónomos antes de pruebas en las calles que incluya a situaciones con otros automóviles o peatones para evitar accidentes.
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