Tesla patenta nuevas formas de mejorar la conducción autónoma

Sin duda la conducción autónoma es y seguirá siendo un tema que dará de qué hablar. Tesla ha patentado nuevas tecnologías para mejorar sus sistemas.
- 5 cosas que Tesla prepara para 2020
- Tesla entregó sus primeros autos ensamblados en China
- Elon Musk confirma que Disney+ llegará a las pantallas de Tesla
Buscan mejorar sus sistemas de conducción autónoma
Algunas compañías parecen estar compitiendo por ser la primera en lograr la conducción autónoma real, también conocida como nivel 5, y Tesla es una de ellas. La marca de autos eléctricos, famosa por implementar el sistema de conducción autónoma Autopilot, ha patentado dos nuevas tecnologías con las que busca mejorar su implementación de la conducción autónoma.
Así, mientras Tesla está trabajando en camino a lanzar un sistema de conducción autónoma total en 2021, también han patentado un nuevo canal de datos y un sistema de aprendizaje profundo que podría ayudarlos a acelerar el desarrollo de la mejor versión de Autopilot.
El sistema ha sido revelado en una nueva solicitud de patente llamada “Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving”, es decir, canales de datos y aprendizaje profundo para conducción autónoma.
El canal de datos de Tesla es, probablemente, uno de los más grandes de la industria si no es que el más grande ya que obtiene información de una flota de miles de vehículos equipados con un conjunto considerable de sensores y cámaras.
En la solicitud de patente, Tesla explica el problema que su nuevo sistema busca atacar. La marca informa, en la solicitud, que los sistemas de aprendizaje usados para mejorar la conducción autónoma confían típicamente en datos capturados de los sensores y esto es la información de entrada. En los sistemas tradicionales de aprendizaje, los datos capturados de los sensores se hacen compatibles con un sistema de aprendizaje profundo convirtiéndolos de un formato a otro.
Utilizarán de mejor forma la información de sensores y cámaras
Esta conversión puede incluir compresión y un sampleo que puede reducir la fidelidad de la señal de los datos originales de los sensores. Además, el reemplazo de sensores para actualización del sistema podría requerir un nuevo proceso de conversión, aumentando la carga de trabajo para los desarrolladores.
Por ello existe la necesidad de un canal de datos personalizado que pueda maximizar la información de señal de los datos capturados de los sensores, proveyendo un nivel más alto de información a la red de aprendizaje profundo para un mejor análisis.
Tesla describe la solución en la solicitud de patente, donde indica que un canal de datos que extraiga y provea datos de sensores como componentes separados a una red de aprendizaje profundo para conducción autónoma ha sido desarrollado. En algunas concepciones de estos sistemas, la conducción autónoma se implementa usando una red de aprendizaje profundo y datos recibidos desde los senores: para esos casos es que aplica este nuevo sistema.
Por ejemplo, sensores enlazados al vehículo proveen datos en tiempo real. Estos datos pueden ser de imagen, información de radar, o de sensores ultrasónicos y todos ellos proporcionan información sobre el ambiente que rodea al vehículo a una red neuronal para determinar la respuesta de los controles del auto.
En otras aplicaciones, la red neuronal se implementa usando diferentes capas. Los datos de los sensores se extraen en dos o más capas diferentes, por ejemplo, la información proveniente de los sensores de iluminación puede ser llevada a diferentes capas para ser utilizada eventualmente por una red de aprendizaje profundo y controlar así varios componentes con la misma información.
En otros casos, los componentes del canal de datos funcionan como contenedores que almacenan datos altamente relevantes para identificar ciertas características marcadas como objetivos de la conducción autónoma, pero no identifican o detectan nada por sí mismos.
Un mejor y más ordenado procesamiento
Los datos también pueden pasar por una etapa de procesamiento previo para mejorar la calidad de la señal que contienen, y existe la posibilidad de comprimirlos para incrementar la eficiencia de recursos computacionales, todo ello en diferentes capas del sistema de aprendizaje.
La red de aprendizaje profundo tiene la capacidad de identificar y detectar de forma precisa las características asociadas con los datos obtenidos, como bordes del camino, objetos, y más cosas, usando la señal retenida durante la extracción como la información de entrada.
Al realizar la extracción de datos de diferentes componentes, y que cada uno de estos datos conserve la señal original, la red puede procesar de forma más eficiente la información de los sensores. Anteriormente, todos los datos de los sensores eran la información de entrada, pero con este nuevo sistema, a la red de aprendizaje llega sólo lo más relevante y útil en cada capa: es una implementación más ordenada.
En otros escenarios, diferentes bloques de datos pueden ser utilizados a su máxima resolución para los propósitos adecuados. Por ejemplo, el parámetro de características del camino y sus bordes puede utilizar el archivo de alta resolución de origen, con toda la información almacenada de cada uno de los bits, para mejorar el funcionamiento global del sistema.
En términos realmente sencillos, la patente que Tesla ha solicitado trata sobre un sistema que gestiona de mejor forma la información recibida desde los sensores para reducir tiempos de procesamiento y eficientar recursos y almacenamiento, dando prioridad a los datos más útiles y organizándolos de acuerdo a su origen y destino.
>>>Te puede interesar: Rivian también piensa en su modalidad de conducción autónoma sin conductor

Bravo, J. Industria
Hombre se gana un Corvette C8, pero no puede tenerlo
La alta demanda por el Chevrolet Corvette C8 ya le ha borrado la sonrisa a un hombre que ganó uno en un sorteo y ahora no sabe cuándo recibirá su premio

Azuara, D. Industria
La primera GMC Hummer EV 2022 producida será subastada
Con fines caritativos, la primera unidad producida de la GMC Hummer EV 2022 será subastada por parte de la casa Barrett-Jackson.

Bravo, J. Industria
VinFast, la ofensiva eléctrica vietnamita
La automotriz vietnamita VinFast muestra sus nuevos modelos de SUV VF31, V32 y VF33 y enfatiza que tiene planes de desembarcar en los Estados Unidos pronto

Morante, L. Industria
Pandemia de Covid-19 redujo el tráfico en México durante 2020
El reporte anual de tráfico realizado por TomTom reveló que debido a la pandemia se redujeron los congestionamientos viales a nivel mundial y la Ciudad de México también se vio beneficiada por esto.

Mendoza, S. Industria
GMC entra a la Extreme E de la mano de Chip Ganassi Racing
GMC alcanzó un acuerdo con Chip Ganassi Racing para colaborar en la temporada inaugural de la Extreme E este 2021.

Macuil, J. Industria
BMW M1 AHG 1980 que perteneció a Paul Walker está en subasta
Un BMW M1 AHG 1980 color blanco que formó parte de la vasta colección de autos del actor Paul Walker está siendo subastado por Bring A Trailer en un evento online.
Ver más
Los más populares

Autos híbridos producen más CO2 del prometido

DiDi Mujeres, una nueva opción para viajes más ...

Por Covid-19, millennials prefieren auto a ...

¿Por qué ya no se venden tantos autos deportivos?

Los autos eléctricos más veloces del mundo
Los mejores

Jeep trae la Gladiator Overland 2020 a México

Video: Jaguar y Hot Wheels presentan el nuevo ...

Bugatti Chiron Noire Edition, un rostro obscuro y ...

La Renault Captur Bose 2020 llega a México
