MIT desarrolla software para que los vehículos autónomos mejoren su conducción

27/03/2020   |   Leer en 3 minutos  |   Macuil, J.
MIT desarrolla software para que los vehículos autónomos mejoren su conducción

El manejo autónomo es una función que aún se encuentra en desarrollo, a pesar de que algunas marcas ya lo emplean. En el MIT consideran que debe perfeccionarse.

MIT desarrolla software para que los vehículos autónomos mejoren su conducción

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Poner a prueba a los vehículos autónomos es la misión de una universidad en Estados Unidos 

MIT lleva a la escuela a los vehículos autónomos

En el pasado imaginar que un auto se condujera solo era algo que pasaba únicamente en las películas de ciencia ficción, hoy es toda una realidad. Actualmente no solo contamos con autos que puedan manejarse de forma autónoma, sino que pueden aprender para mejorar su rendimiento. Al menos eso es lo que piensan los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

En el MIT están desarrollando un software que ayude a que los sistemas de manejo autónomo incrementen su nivel de precisión. Para ello utilizan el software "Síntesis y Transformación de Imágenes Virtuales para la Autonomía" (por sus siglas en inglés denominado VISTA), este programa se encarga de crear un entorno realista que simula calles y carreteras.

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VISTA crea simulaciones realistas de entornos como ciudad y carretera 

Utilizando el software Vista, el MIT crea caminos infinitos donde los sistemas de conducción autónoma son puestos a prueba. A lo largo de los escenarios proyectados en el simulador los autos son expuestos a situaciones que van desde un nivel básico hasta lo más complejo, esto lo hacen para determinar las áreas de riesgo en el sistema. Para el MIT el proceso de aprendizaje es indispensable para los autos que cuenten con conducción autónoma.

Poner a prueba a los vehículos autónomos en todos los escenarios es la misión el MIT

La idea del software se materializó después de que el MIT publicará el estudio llamado Learning Robust Control Policies for End-to-End Autonomous Driving From Data-Driven Simulation, donde los investigadores cuestionaron la forma en la que se programan los vehículos autónomos. Los académicos consideraron que los autos eran expuestos a situaciones de baja complicación durante su programación. El MIT asegura que este proceso de programación no es suficiente para que el manejo autónomo fuese eficiente, así surgió VISTA.

El primer reto de los investigadores fue crear caminos que verdaderamente pusieran a prueba a los sistemas de conducción autónoma. Los investigadores del MIT señalaron que al principio fue complejo recabar los datos para generar las pruebas, pero al final “en nuestra simulación los sistemas de control pueden experimentar estas situaciones, aprender de sí mismos para recuperarse de ellas y aún así permanecer bien cuando se desplieguen en vehículos del mundo real", señaló Alexander Amini, investigador del MIT.

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Para que el sistema de conducción aprenda verdaderamente, debe ser puesto a situaciones de riesgo reales

Los autos que son puestos a prueba en VISTA deben cumplir como mínimo 10,000 km para que el MIT determine que se ha completado el proceso de aprendizaje. Durante este proceso son expuestos a situaciones de choque, derrapes, recorrer rutas que no están integradas en su sistema de navegación, cambiar de carriles y planificar caminos seguros para el conductor.

Después de esto el sistema de conducción autónoma puede llevarse a la calles para ver los resultados. El MIT señaló que se comprobó que los sistemas de conducción autónoma aprendieron a prevenir situaciones de riesgo, lograron determinar rutas más seguras y crearon sistemas para poder cambiar de carril. El siguiente paso para VISTA y el MIT es diseñar entornos que incrementen la dificultad en las pruebas, para que el aprendizaje sea constante.  

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