Innovación

Lo que pueden aprender los coches autónomos de los videojuegos

Uno de los obstáculos más impresionantes de los coches autónomos, uno de sus grandes retos, está en identificar correctamente todos los elementos que figuran en su “campo de visión”, etiquetarlos y juzgarlos en su medida. En este tipo de “cerebros de inteligencia artificial”, el aprendizaje es posible y por eso los ingenieros se esfuerzan en hacer que dichos cerebros entrenen constantemente con escenarios diferentes, condiciones diferentes y elementos diferentes. Sin embargo, el coste en tiempo y recursos de hacerlo en la vía pública es enorme, y la limitación propia de hacerlo en centros especializados y cerrados es evidente. Y es en ese aspecto donde los videojuegos pueden marcar la diferencia.
Algunos videojuegos pueden proporcionar datos para el aprendizaje tan válidos como las imágenes reales
Hoy en día, los videojuegos están muy avanzados en cuanto a calidad y detalle gráfico. Empieza a ser difícil, a veces, diferenciar entre escenas reales y escenas virtuales, y ese es precisamente el punto a explotar en el entrenamiento y aprendizaje del coche autónomo. ¿Qué diferencia supondría para el cerebro del coche autónomo enfrentarse a una situación en un escenario físico, rodeado de coches reales y peatones, o hacerlo dentro de un videojuego? Lógicamente, dicho videojuego deberá cumplir ciertos parámetros mínimos para que las pruebas y el aprendizaje sea relevante.

En realidad, la idea es más refinada que la de simplemente “dejar al coche autónomo jugando a GTA”. Las técnicas de aprendizaje automático están evolucionando a pasos agigantados, y es posible enseñar a los algoritmos a reconocer caras o voces para, por ejemplo, interactuar con las personas. Este tipo de técnicas necesitan un flujo de datos selectos, específicos y que sean muy representativos, por lo que en general el proceso de recogida de datos es largo y tedioso.

En el caso de los algoritmos que están involucrados en la conducción autónoma pasa algo similar, pero en una escala superior de complejidad. Sacar datos de escenas reales (capturadas en vídeo) supone un gran trabajo humano de etiquetado frame a frame que lleva muchas horas-hombre. Sin embargo, se pueden sacar datos perfectamente válidos de los videojuegos al estilo GTA o similares, que cuentan con un detalle excepcional en el diseño de sus calles y demás objetos usuales en las vías públicas. El problema sigue siendo el del tiempo que hay que invertir para sacar las enormes cantidades de datos que luego serán introducidos en los algoritmos de aprendizaje.

Para resolver esto más rápido, un grupo de investigadores desarrollaron un software capaz de agilizar esos cálculos y los etiquetados, de manera que el tiempo de recolección de datos se reduce considerablemente, y por tanto, se pueden enchufar más datos por hora a los algoritmos de aprendizaje. En este vídeo lo explican de forma sencilla.

Este tipo de desarrollos no solo sirven para mejorar los entrenamientos de las máquinas, sino que es importante a la hora de enfrentar a un coche autónomo a una zona o región completamente nueva, sin la ayuda de un mapa (tal y como haríamos nosotros mismos). Hoy en día sería inviable enviar un coche autónomo por una zona no mapeada: no sabría qué hacer porque no procesaría en tiempo real lo que “ve“. Con los avances en procesamiento de imágenes y etiquetado y procesado de los diferentes objetos en el campo de visión del coche como el descrito, se estará cada vez más cerca de poder cumplir con una tarea de estas dimensiones.

Vía | Technology Review

 

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