Deteccion de Vehiculos con Inteligencia Artificial
Más de 30,000 personas en los EE. UU. Mueren cada año por accidentes automovilísticos. Existe una gran esperanza de que los vehículos autónomos, que han logrado un progreso tecnológico sustancial en los últimos años, puedan ser la clave para reducir este número. Desafortunadamente, los autos sin conductor están al borde de un bache moral masivo: cuando se enfrentan a una situación problemática, ¿deben actuar en el mejor interés de la sociedad o de sus ocupantes? Y, dejando de lado el Problema del Trolley por un momento, ¿puede esperarse razonablemente que naveguen inteligentemente alrededor de las inundaciones, los árboles, las personas, los ciervos y cualquier otra cosa? No si están simplemente programados para conducir.
Un ser humano podría no encontrarse con ninguna de estas situaciones en su vida, pero eso no significa que no intuirían una reacción. Un coche sin conductor, por otro lado, probablemente fallaría. En palabras de Gill Pratt, ex jefe de Robotic Challenge de DARPA y empleado actual de Toyota: "Estamos muy lejos de la línea de meta para autos de conducción autónoma". En otras palabras, la carrera para llevar un auto sin conductor al mercado es de noventa. porcentaje por encima, pero el último diez por ciento es una pendiente increíblemente empinada.
Esta es la razón por la cual el mayor fabricante de automóviles del mundo, Toyota, quiere que los autos autónomos se comporten y reaccionen más como seres humanos. Quieren integrar vehículos motorizados con A.I. tecnologías que pueden aprender y adaptarse a las condiciones cambiantes sobre la marcha, manteniendo a los pasajeros adentro y a las personas afuera seguras. La idea no es crear un autómata, sino una especie de compañero de equipo para los conductores.
En el Consumer Electronics Show el martes, la compañía anunció el lanzamiento de su nuevo Toyota Research Institute (TRI), una nueva iniciativa diseñada específicamente para desarrollar A.I. y sistemas de robot que pueden integrarse en autos autónomos y hacerlos más seguros y confiables, así como crear hardware que hace que las personas discapacitadas, enfermas y de edad avanzada se muevan dentro y fuera del hogar. Pratt, el recientemente anunciado CEO de TRI, ha reunido a un equipo de roboticists y A.I. investigadores de todo el país y crearon asociaciones con equipos de investigación en MIT y Stanford. La nueva lista de talentos de Toyota corresponde a una inversión de $ 1 mil millones: el ex gerente del programa DARPA Eric Krotkov, el ex jefe de Google Robotics James Kuffner y el robotista del MIT Russ Tedrake, solo para mencionar algunos.
En el anuncio del lunes, Pratt recordó a la audiencia que "la sociedad tolera muchos errores humanos". Si bien podemos perdonar a un conductor por tomar malas decisiones, sería inaceptable permitir que una máquina cometa los mismos errores. Para limitar el error de la máquina, el TRI básicamente está desplegando su trabajo en dos frentes: Stanford trabajará para desarrollar sistemas que puedan reaccionar de manera segura ante eventos no anticipados y no probados, y MIT trabajará para crear A.I. Sistemas que pueden explicar su toma de decisiones de una manera que informa a los programadores cómo construir una máquina que actúa en base a una lógica y evidencia.
"Tenemos que entender cómo va a funcionar ese sistema" usando sistemas muy complicados, dice Tedrake. Él cree que cuanto más se entienda acerca de cómo funcionan estos sistemas, mejor podremos construir un automóvil que emule más estrechamente la relación de "compañeros de equipo" por la que se está esforzando Toyota.
Estos planes para TRI también coinciden con las nuevas iniciativas de Toyota para hacer que la tecnología basada en la nube sea más ubicua en sus automóviles y mantenerlos conectados a servidores basados en la nube que ayudan a recopilar y analizar datos relacionados con las necesidades de respuesta de seguridad y emergencia.
Los sistemas basados en la nube también pueden hacer mucho para ayudar a que los autos del futuro equipados con A.I aprendan juntos, basados en las experiencias de unos pocos. Si un automóvil aprende cómo, digamos, navegar a través de un derrame masivo de legos de Star Wars en la carretera, el resto de los autos se prepararía para ese escenario menos que inevitable. El automóvil, en esencia, se vuelve menos importante que la inteligencia representada por los autos y ese último ayudante se convierte en nuestro copiloto.
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