Una combinación hecha en el cielo del transporte: IA y autos sin conductor

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la forma en que conducimos y transportamos mercancías y personas. Los autos sin conductor, también conocidos como vehículos autónomos, son un tipo de vehículo que utiliza inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas para navegar por carreteras y autopistas sin la necesidad de un conductor humano.

Hay varios beneficios para los autos sin conductor. Por un lado, tienen el potencial de reducir significativamente el número de accidentes causados ​​por errores humanos. Esto podría conducir a menos muertes y lesiones en la carretera. Los automóviles autónomos también podrían mejorar el flujo de tráfico y reducir la congestión, ya que pueden comunicarse entre sí y tomar decisiones en tiempo real para optimizar sus rutas y velocidades.

Además, los coches autónomos también podrían tener un impacto positivo en el medio ambiente al reducir el consumo de combustible y las emisiones. También podrían aumentar la movilidad de las personas que no pueden conducir debido a su edad, discapacidad u otros factores.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en los coches autónomos?

Todavía quedan muchos desafíos por abordar antes de que los vehículos autónomos se generalicen. Uno de los principales desafíos es desarrollar sistemas de IA que sean lo suficientemente confiables y seguros para usarse en la vía pública. También hay cuestiones reglamentarias, legales y éticas que se deben considerar, como por ejemplo, cómo garantizar la seguridad de los pasajeros y peatones y cómo manejar la responsabilidad en caso de accidente.

A pesar de estos desafíos, el desarrollo de los automóviles autónomos avanza a un ritmo acelerado. Muchas empresas, incluidos los fabricantes de automóviles tradicionales y las firmas de tecnología, están invirtiendo mucho en la tecnología, y los autos sin conductor ya se están probando en las vías públicas de algunas áreas. Es probable que veamos coches autónomos en las carreteras en un futuro próximo, aunque es difícil predecir exactamente cuándo se volverán comunes.

Inteligencia artificial en la industria automotriz

Aquí hay algunas formas en que se utiliza la inteligencia artificial en los automóviles autónomos:

Detección y percepción

Los automóviles autónomos utilizan una variedad de sensores, como cámaras, lidar, radar y sensores ultrasónicos, para recopilar datos sobre su entorno. Luego, estos datos se procesan y analizan utilizando algoritmos de inteligencia artificial para crear un mapa detallado del entorno y para identificar objetos, como peatones, otros vehículos, semáforos y señales de tráfico.

Toma de decisiones

Los autos autónomos usan inteligencia artificial para tomar decisiones en tiempo real basadas en los datos que recopilan de sus sensores. Por ejemplo, si un automóvil autónomo detecta que un peatón cruza la calle, utilizará la IA para determinar el mejor curso de acción, como reducir la velocidad o detenerse.

Modelado predictivo

Los automóviles autónomos utilizan IA para predecir el comportamiento de otros usuarios de la vía, como peatones y otros vehículos. Esto ayuda al automóvil a anticipar problemas potenciales y tomar las medidas adecuadas para evitarlos.

Procesamiento natural del lenguaje

Algunos autos sin conductor están equipados con tecnología de reconocimiento de voz que permite a los pasajeros comunicarse con el auto usando un lenguaje natural. Esta tecnología utiliza IA para comprender y responder a los comandos hablados.

En general, la IA es un componente clave de los automóviles autónomos, ya que les permite sentir, percibir y navegar por su entorno, así como tomar decisiones y responder a las condiciones cambiantes en tiempo real.

Aprendizaje profundo en coches autónomos

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que implica entrenar redes neuronales artificiales en grandes conjuntos de datos. Estas redes neuronales pueden aprender y reconocer patrones en los datos y pueden usarse para realizar una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y el modelado predictivo.

En el contexto de los automóviles autónomos, el aprendizaje profundo se usa a menudo para mejorar la precisión y confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial que permiten que el automóvil navegue y tome decisiones. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos de imágenes y videos para permitir que el automóvil reconozca y clasifique objetos en su entorno, como peatones, otros vehículos y señales de tránsito.

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El marco de aprendizaje profundo de PaddlePaddle expande la IA a las aplicaciones industriales

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El aprendizaje profundo también se utiliza para mejorar la precisión del modelado predictivo en automóviles autónomos. Por ejemplo, el automóvil puede usar algoritmos de aprendizaje profundo para analizar los datos de sus sensores y predecir la probabilidad de que un peatón cruce la calle en un lugar en particular, o la probabilidad de que otro vehículo haga un cambio repentino de carril.

La importancia de GDDR6 para los coches autónomos

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) es un tipo de memoria que se utiliza en las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para almacenar y procesar datos para la representación de gráficos y otras tareas informáticas intensivas. En el contexto de la conducción autónoma, GDDR6 es importante porque permite el procesamiento a alta velocidad de grandes cantidades de datos necesarios para el funcionamiento de los vehículos autónomos.

Los automóviles autónomos dependen de una variedad de sensores, como cámaras, lidar, radar y sensores ultrasónicos, para recopilar datos sobre su entorno. Luego, estos datos se procesan y analizan utilizando algoritmos de inteligencia artificial para crear un mapa detallado del entorno y para identificar objetos, como peatones, otros vehículos, semáforos y señales de tráfico. El procesamiento y análisis de datos necesarios para permitir estas tareas es computacionalmente intensivo y requiere memoria de alta velocidad como GDDR6 para almacenar y acceder a los datos rápidamente.

Además de permitir el procesamiento de datos a alta velocidad, GDDR6 también es eficiente desde el punto de vista energético, lo cual es importante para el funcionamiento de los automóviles autónomos, ya que deben poder funcionar durante largos períodos de tiempo sin necesidad de recargarse.

En general, GDDR6 es una tecnología importante para el futuro de la conducción autónoma, ya que permite el procesamiento rápido y eficiente de las grandes cantidades de datos necesarios para el funcionamiento de los vehículos autónomos.

Algoritmos de inteligencia artificial automotriz y autos sin conductor

Tanto los métodos de aprendizaje supervisados ​​como los no supervisados ​​se utilizan en los algoritmos de IA automotriz.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetado, lo que significa que los datos se han etiquetado con el resultado correcto. El objetivo del aprendizaje supervisado es aprender una función que asigna entradas a salidas en función de los datos etiquetados.

Durante el proceso de entrenamiento, al modelo se le presenta un conjunto de pares de entrada/salida y utiliza un algoritmo de optimización para ajustar sus parámetros internos de modo que pueda predecir con precisión la salida dada una nueva entrada. Una vez que el modelo ha sido entrenado, se puede usar para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.

El aprendizaje supervisado se usa comúnmente para tareas como clasificación (predecir una etiqueta de clase), regresión (predecir un valor continuo) y predicción estructurada (predecir una secuencia o una salida estructurada en árbol).

El aprendizaje supervisado se puede utilizar en automóviles autónomos de varias maneras. Aquí están algunos ejemplos:

• Reconocimiento de objetos: Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para entrenar a un modelo para que reconozca objetos en los datos recopilados por los sensores de un automóvil autónomo. Por ejemplo, se podría entrenar un modelo para reconocer peatones, otros vehículos, semáforos y señales de tráfico en imágenes o nubes de puntos LIDAR.
• Modelado: Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para entrenar un modelo para predecir la probabilidad de que ocurran ciertos eventos en el entorno. Por ejemplo, se podría entrenar un modelo para predecir la probabilidad de que un peatón cruce la calle en un lugar en particular o la probabilidad de que otro vehículo haga un cambio repentino de carril.
• Predicción del comportamiento: Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para entrenar un modelo para predecir el comportamiento de otros usuarios de la carretera, como peatones y otros vehículos. Esto podría usarse, por ejemplo, para predecir la probabilidad de que un peatón cruce la calle en un lugar en particular o para predecir la probabilidad de que otro vehículo haga un cambio de carril repentino.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetar, lo que significa que los datos no están etiquetados con el resultado correcto. El objetivo del aprendizaje no supervisado es descubrir patrones o relaciones en los datos, en lugar de predecir un resultado específico.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​no tienen un objetivo específico para predecir y, en cambio, se utilizan para encontrar patrones y relaciones en los datos. Estos algoritmos se utilizan a menudo para tareas como la agrupación (agrupar puntos de datos similares), la reducción de dimensionalidad (reducir la cantidad de características en los datos) y la detección de anomalías (identificar puntos de datos que son inusuales o no encajan con el resto de los datos). datos).

El aprendizaje no supervisado se puede utilizar en automóviles autónomos de varias maneras. Aquí están algunos ejemplos:

• Detección de anomalías: Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se pueden usar para identificar eventos inusuales o inesperados en los datos recopilados por los sensores de un automóvil autónomo. Por ejemplo, se podría usar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para identificar a un peatón que cruza la calle en un lugar inesperado o un vehículo que cambia abruptamente de carril.
• Agrupamiento: Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se pueden usar para agrupar los datos recopilados por los sensores de un automóvil autónomo, agrupando puntos de datos similares. Esto podría usarse, por ejemplo, para agrupar puntos de datos que corresponden a diferentes tipos de superficies de carreteras o para agrupar puntos de datos que corresponden a diferentes condiciones de tráfico.
• Extracción de características: Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se pueden usar para extraer características de los datos recopilados por los sensores de un automóvil autónomo. Por ejemplo, se podría usar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para identificar características en una nube de puntos LIDAR que correspondan a los bordes de los objetos en el entorno o para identificar características en una imagen que correspondan a los bordes de los objetos en la escena.

Niveles de autonomía en coches autónomos

Los automóviles autónomos generalmente se clasifican según los niveles de automatización, que van desde el nivel 0 (sin automatización) al nivel 5 (totalmente autónomo). Los niveles de automatización están definidos por la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE) y son los siguientes:

Nivel 0: sin automatización

El conductor tiene el control total del vehículo en todo momento.

Nivel 1: Asistencia al conductor

El vehículo tiene algunas funciones automatizadas, como mantenimiento de carril o control de crucero adaptativo, pero el conductor debe permanecer atento y listo para tomar el control en cualquier momento.

Nivel 2: Automatización parcial

El vehículo tiene funciones automatizadas más avanzadas, como la capacidad de controlar la aceleración, el frenado y la dirección del vehículo, pero el conductor aún debe monitorear el entorno y estar listo para intervenir si es necesario.

Nivel 3: Automatización condicional

El vehículo puede realizar todas las tareas de conducción bajo ciertas condiciones, pero el conductor debe estar listo para tomar el control si el vehículo se encuentra con una situación que no puede manejar.

Nivel 4: Alta automatización

El vehículo es capaz de realizar todas las tareas de conducción en una amplia gama de condiciones, pero es posible que el conductor deba tomar el control en determinadas situaciones, como cuando hace mal tiempo o en entornos de conducción complejos.

Nivel 5: Automatización completa

El vehículo puede realizar todas las tareas de conducción en cualquier condición y no se requiere que el conductor tome el control.

Vale la pena señalar que los autos autónomos aún no están en el nivel 5 y no está claro cuándo alcanzarán este nivel. La mayoría de los autos sin conductor que circulan actualmente están en el nivel 4 o inferior.

Coches autónomos: pros y contras

Los automóviles autónomos tienen el potencial de brindar muchos beneficios, pero también hay algunos desafíos que deben abordarse antes de que se generalicen.

Para Agencias y Operadores

• Accidentes reducidos: Los automóviles autónomos tienen el potencial de reducir significativamente la cantidad de accidentes causados ​​por errores humanos, lo que podría conducir a menos muertes y lesiones en la carretera.
• Flujo de tráfico mejorado: Los vehículos autónomos podrían mejorar el flujo de tráfico y reducir la congestión comunicándose entre sí y tomando decisiones en tiempo real para optimizar sus rutas y velocidades.
• Mayor movilidad: Los automóviles autónomos podrían aumentar la movilidad de las personas que no pueden conducir debido a su edad, discapacidad u otros factores.
• Beneficios ambientales: Los coches autónomos podrían reducir el consumo de combustible y las emisiones, lo que podría tener un impacto positivo en el medio ambiente.

Desventajas

• Problemas de confiabilidad y seguridad: Existen preocupaciones sobre la confiabilidad y la seguridad de los automóviles autónomos, especialmente en situaciones de conducción complejas o impredecibles.
• Perdida de trabajo: Los automóviles autónomos podrían provocar la pérdida de empleos para los conductores humanos, como los taxistas y los conductores de camiones.
• Cuestiones éticas y legales.: Hay cuestiones éticas y legales que deben considerarse, como por ejemplo, cómo garantizar la seguridad de los pasajeros y peatones y cómo manejar la responsabilidad en caso de accidente.
• Riesgos de ciberseguridad: Los automóviles autónomos podrían ser vulnerables a los ataques cibernéticos, lo que podría comprometer su seguridad y privacidad.

Ejemplos de la vida real de coches autónomos

Hay varios ejemplos de coches autónomos que se están desarrollando o que ya están en circulación:

Waymo

Waymo es una empresa de automóviles autónomos propiedad de Alphabet, la empresa matriz de Google. Los autos autónomos de Waymo se están probando en vías públicas en varias ciudades de los Estados Unidos, incluidas Phoenix, Arizona y Detroit, Michigan.

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Tesla Piloto automático

Tesla Piloto automático es un sistema de conducción semiautónomo que está disponible en ciertos modelos de Tesla. Si bien no es completamente autónomo, permite que el automóvil maneje algunas tareas de conducción, como mantenerse en el carril y cambiar de carril, con una intervención mínima del conductor.

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Cruise

Cruise es una empresa de automóviles autónomos propiedad de General Motors. Los autos sin conductor de Cruise se están probando en vías públicas en San Francisco, California y Phoenix, Arizona.

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Aurora

Aurora es una empresa de automóviles autónomos que está desarrollando tecnología de vehículos autónomos para su uso en una variedad de aplicaciones, incluidos vehículos de pasajeros, vehículos de reparto y transporte público. Los coches autónomos de Aurora están siendo probados en la vía pública de varias ciudades de Estados Unidos.

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Puntos clave

• La inteligencia artificial juega un papel crucial en el desarrollo y funcionamiento de los coches autónomos.
• La IA permite que los automóviles autónomos detecten, perciban y naveguen por su entorno, así como también tomen decisiones en tiempo real basadas en los datos recopilados por sus sensores.
• El aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático que implica el entrenamiento de redes neuronales artificiales en grandes conjuntos de datos, se usa ampliamente en el desarrollo de automóviles autónomos.
• Los automóviles autónomos generalmente se clasifican según los niveles de automatización, que van desde el nivel 0 (sin automatización) al nivel 5 (totalmente autónomo).
• La mayoría de los autos que se manejan solos actualmente en la carretera están en el nivel 4 o menos, lo que significa que pueden realizar todas las tareas de manejo bajo ciertas condiciones, pero el conductor debe estar listo para tomar el control si es necesario.
• Los automóviles autónomos tienen el potencial de reducir significativamente la cantidad de accidentes causados ​​por errores humanos, lo que podría conducir a menos muertes y lesiones en la carretera.
• Los automóviles autónomos podrían mejorar el flujo de tráfico y reducir la congestión al comunicarse entre sí y tomar decisiones en tiempo real para optimizar sus rutas y velocidades.
• Los automóviles autónomos podrían aumentar la movilidad de las personas que no pueden conducir debido a su edad, discapacidad u otros factores.
• Los coches autónomos podrían reducir el consumo de combustible y las emisiones, lo que podría tener un impacto positivo en el medio ambiente.
• Hay desafíos que deben abordarse antes de que los automóviles autónomos se generalicen, incluido el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que sean lo suficientemente confiables y seguros para su uso en vías públicas, así como cuestiones normativas, legales y éticas.

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