martes, noviembre 24, 2020
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Toyota y el MIT trabajan para hacer que los autos autónomos sean más humanos

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¿Puede un vehículo autónomo ser tan consciente de su entorno como un ser humano? Significaría que las computadoras realmente aprendan de experiencias pasadas y reconozcan patrones para navegar situaciones nuevas y/o impredecibles.

Estos son los tipos de preguntas que Toyota, junto con el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), están tratando de responder. Los dos han lanzado un nuevo conjunto de datos abierto llamado DriveSeg.

DriveSeg está destinado a demostrar cómo los sistemas de conducción autónomos pueden percibir el entorno de conducción como un flujo continuo de información visual.

“Al compartir este conjunto de datos, esperamos alentar a los investigadores, la industria y otros innovadores a desarrollar una nueva visión y dirección en el modelado temporal de IA que permita la próxima generación de tecnologías de conducción asistida y seguridad automotriz”, dijo el investigador principal, Bryan Reimer. “Nuestra relación de trabajo de larga data con Toyota CSRC ha permitido que nuestros esfuerzos de investigación tengan un impacto en las futuras tecnologías de seguridad”.

DriveSeg está disponible de forma gratuita y se puede encontrar aquí. Sus datos constan de dos partes: la versión Manual es de menos de 3 minutos de video de alta resolución capturado durante un viaje diurno por Cambridge, Massachusetts, mientras que la versión Semi-Auto representa 20,100 cuadros de video tomados del MIT Advanced Vehicle Technologies (AVT).

“El poder predictivo es una parte importante de la inteligencia humana”, dijo el ingeniero senior del Centro de Investigación de Seguridad Colaborativa de Toyota, Rini Sherony. “Siempre que manejamos, siempre estamos rastreando los movimientos del entorno que nos rodea para identificar riesgos potenciales y tomar decisiones más seguras. Al compartir este conjunto de datos, esperamos acelerar la investigación de sistemas de conducción autónomos y funciones de seguridad avanzadas que estén más en sintonía con la complejidad del entorno que los rodea”.

Se dice que este flujo de datos se parece mucho a las situaciones de conducción dinámicas del mundo real, lo que permite a los investigadores explorar patrones, ya que se desarrollarían orgánicamente con el tiempo. Esto a su vez podría conducir a capacidades avanzadas de aprendizaje automático y predicciones de comportamiento.

Raúl Reyes
El AutorRaúl Reyes
Periodista
Panameño de corazón, Periodista de profesión, Bloguero por elección, Emprendedor por decisión, Lector por afición, Diseñador Gráfico y Web, Fotografía, Social Media, Car Lover... Sígueme en mis redes sociales.

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