El MIT y Microsoft trabajan juntos en la IA de los coches autónomos

Así lo ha revelado recientemente el afamado Instituto de Tecnología de Massachusetts: los investigadores de Microsoft y los ingenieros del MIT están desarrollando un modelo para mejorar la inteligencia artificial de los coches autónomos y acabar con los “puntos ciegos”.

Durante los últimos años no dejamos de oír hablar del coche autónomo y de la implementación progresiva de la inteligencia artificial (IA) en los vehículos. Con marcas súper premium como Tesla que abanderan los avances en este sentido, y a la que recientemente se han unido los progresos de otras grandes marcas como Mercedes, Volvo o Audi.

Pero lo cierto es que a día de hoy la conducción 100% autónoma no sólo es ilegal, sino que aún se ubica en un futuro utópico en el que nuestros vehículos serán capaces de actuar como lo haría un humano ante cualquiera de los más que posibles y variados imprevistos que podemos encontrarnos en la carretera.

MIT y Microsoft trabajan para perfeccionar la IA del coche autónomo

Desde luego no podemos decir que la conducción autónoma sea una tecnología en pañales. Porque los avances en este campo en los últimos años han sido asombrosos. Pero sí es cierto que aún queda bastante trabajo por delante para que la IA de los coches pueda responder ante determinadas situaciones que no son previsibles en las simulaciones sobre las que se arma su programación. En esas situaciones totalmente imprevistas, o de dudosa resolución incluso para un conductor humano. 

Se trata de un objetivo difícil, pero es una barrera que habrá de franquear esta tecnología si aspiramos a que acabe imponiéndose la legalidad de que los vehículos conduzcan por nosotros.

Y en este sentido se encuentran trabajando precisamente varios ingenieros del MIT y los investigadores de Microsoft. Un grupo de profesionales de ambas entidades trabajan en la actualidad para acabar con los llamados “puntos ciegos” de la inteligencia artificial. Y lo están haciendo con un novedoso modelo de funcionamiento en el que la inteligencia artificial se vale, precisamente, de la inteligencia humana. 

Según explican desde el MIT, la IA de los coches autónomos se arma fundamentalmente gracias al entrenamiento en simuladores virtuales. Entrenando a estos sistemas para que los vehículos sean capaces de reaccionar ante cualquiera de los eventos que le surgen en la carretera. Pero el problema radica precisamente ahí: a veces el coche comete un error inesperado en el mundo real porque ocurre un evento que debería, pero no lo hace, alterar su comportamiento. ¿Por qué? Porque hay situaciones que se dan en el mundo real que no se dan en estas simulaciones. 

Y ponen como ejemplo el caso en el que un coche autónomo no se hace a un lado para dejar pasar a una ambulancia con las luces de sirena puestas: “es posible que el automóvil autónomo no sepa que debe apartarse o detenerse porque no percibe a la ambulancia más que como otro automóvil blanco y grande”, señalan los investigadores.

Para acabar con estos “puntos ciegos” de capacitación los investigadores de Microsoft y el MIT han desarrollado un modelo que utiliza el aporte humano para descubrirlos. Un ser humano monitorea de cerca las acciones del sistema mientras actúa en el mundo real, proporcionando retroalimentación cuando el sistema cometió, o estaba a punto de cometer, cualquier error. Luego, los investigadores combinan los datos de las simulaciones virtuales con los datos de retroalimentación humana. Apoyando todo sobre una tecnología de aprendizaje automático que permite a la máquina extrapolar esas correcciones a más posibles casos donde necesitará información extra para actuar correctamente. 

“El modelo ayuda a los sistemas autónomos a saber mejor lo que no saben”, ha señalado Ramya Ramakrishnan, autor principal del modelo y especialista en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. “Muchas veces, cuando se implementan estos sistemas, sus simulaciones capacitadas no coinciden con las del mundo real y podrían cometer errores, como por ejemplo, meterse en accidentes. La idea es usar a los humanos para cerrar esa brecha entre la simulación y el mundo real, de manera segura, para que podamos reducir algunos de esos errores”.

“Cuando el sistema se implementa en el mundo real, puede utilizar este modelo aprendido para actuar con mayor cautela e inteligencia. Si el modelo aprendido predice que un estado es un punto ciego con alta probabilidad, el sistema puede consultar al conductor humano para saber si la acción es o no aceptable, permitiendo una ejecución más segura “, ha añadido Ramakrishnan.

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