Inteligencia artificial coches autonomos

Inteligencia artificial coches autonomos

Nutonomía

Los vehículos autónomos empiezan a ser una posibilidad real en algunos sectores de la industria. La agricultura, el transporte y el ejército son algunos de los ejemplos. El día en que veremos vehículos autónomos en la vida cotidiana del consumidor habitual se acerca rápidamente. Muchas de las operaciones que tienen que realizar los vehículos se basan en la información de los sensores y en algunos algoritmos de IA. Los vehículos tienen que recoger datos, planificar su trayectoria y ejecutarla. Estas tareas, especialmente las dos últimas, requieren enfoques de programación no tradicionales y se basan en técnicas de aprendizaje automático, que forman parte de la IA.

Hay muchas tareas para los vehículos autónomos que siguen presentando retos importantes y requieren enfoques sofisticados. Sustituir las capacidades cognitivas y motoras de un ser humano no es fácil y seguirá siendo un trabajo en curso durante años. Hay diferentes tareas que la IA debe resolver para que consigamos una conducción autónoma fiable y segura.

El objetivo de esta serie de dos partes es ilustrar las aplicaciones de la IA que hacen realidad los vehículos autónomos, presentando sus retos y logros. También se explora la naturaleza de la IA, en comparación con el software tradicional, y en la segunda parte se analizan con más detalle los retos específicos para el desarrollo, las pruebas y el despliegue de las tecnologías de IA en el ámbito de los vehículos autónomos.

Conducción autónoma

La inteligencia artificial (IA) se utiliza en una gran variedad de productos y servicios, como los mapas integrados en nuestros teléfonos inteligentes y los «bots de chat» que nos ayudan a responder a nuestras preguntas en los sitios web. Muchos esperan que la IA transforme nuestra economía de forma que impulse el crecimiento, de forma similar a como lo hicieron las máquinas de vapor a finales del siglo XIX y la electricidad a principios del siglo XX. Pero es difícil imaginar que los mapas de los teléfonos inteligentes, los chatbots y otros servicios existentes basados en la IA vayan a impulsar el tipo de crecimiento económico que vimos con la corriente y la electricidad. Lo que necesitamos es ver algunos productos y servicios nuevos y espectaculares basados en la IA que transformen nuestra forma de vida; en resumen, estamos esperando una «aplicación asesina» de la IA.

Los vehículos autónomos (AVs) – vehículos que aceleran, frenan y giran por sí mismos, requiriendo poca o ninguna intervención de un conductor humano – pueden ser una aplicación asesina que transforme nuestra economía de manera significativa. La IA ayuda a los vehículos virtuales de diversas maneras, como procesando e interpretando rápidamente las grandes cantidades de datos generados por las cámaras y sensores del vehículo y ayudando a mejorar la eficiencia del combustible y la seguridad del vehículo. Las repercusiones de la adopción generalizada de los vehículos eléctricos son igualmente numerosas, desde la posible reducción de los costes de transporte al limitar la necesidad de conductores hasta la posible transformación de la movilidad en entornos urbanos y suburbanos. Aunque el momento y la escala relativos del crecimiento económico aún no están claros -y son objeto de cierto debate entre los académicos-, un paso clave para maximizar los beneficios de los AV es la aprobación de una legislación federal, en lugar de depender de un mosaico de directrices estatales y locales. Para informar del debate y ayudar a preparar a los responsables políticos para la tarea que tienen entre manos, este informe examinará el estado de los AV, el potencial para que se conviertan en una «aplicación asesina» con amplias repercusiones, y las regulaciones existentes y potenciales que podrían garantizar efectos positivos netos en la economía y la sociedad en su conjunto.

Waymo

AdRemoveIngeniería traída porByEInteligencia Artificial y Vehículos AutónomosEl corazón de todo vehículo autónomo del futuroKeyvan Rasekh Ahmadi publicado en Tecnología AutónomaHace 2 años29.3KOn mi primer artículo, hablé de los 5 principales avances tecnológicos que sustentan la revolución AV (LINK). En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un componente fundamental de la industria del automóvil, especialmente en lo que respecta al desarrollo de vehículos autónomos de nivel 4 y 5. La IA no es una tecnología nueva y lleva existiendo desde los años 50. Sin embargo, la dependencia de la industria del automóvil ha aumentado debido al gran volumen de datos que tenemos a nuestra disposición hoy en día. Con la ayuda de los dispositivos conectados y los servicios en la nube, somos capaces de recopilar datos en todos los sectores.

El término fue fundado por John McCarthy, un informático en 1955, y se define como la capacidad de un programa informático o una máquina para pensar, aprender y tomar decisiones. Los datos alimentan a estos programas y máquinas con una cantidad masiva de datos, que a su vez se analizan y procesan para que la IA pueda, en última instancia, pensar de forma lógica y realizar acciones humanas.

Futuro de los coches con inteligencia artificial

A principios de 2017, Mercedes-Benz y el fabricante de chips gráficos NVIDIA ofrecieron una visión de la importancia de la inteligencia artificial para la movilidad del futuro en la feria de electrónica CES de Las Vegas.

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la imitación de las capacidades cognitivas humanas por parte de los ordenadores. «Las personas no tienen ningún problema para reconocer objetos y unir estas observaciones para formar un modelo conceptual del mundo», explica Jen-Hsun Huang, cofundador y CEO de NVIDIA. Sin embargo, incluso los superordenadores de alto rendimiento eran incapaces de hacer esto hasta hace poco. Fue el llamado Deep Learning el que propició el avance, según Huang, que calificó la inteligencia artificial de «solución al reto de la conducción autónoma» en su discurso de apertura de la feria. En el aprendizaje profundo, el método central de aprendizaje de la inteligencia artificial, los ordenadores llegan a conocer el mundo como una jerarquía de conceptos. En el curso de un proceso de aprendizaje, se enfrentan a conceptos cada vez más complejos, que procesan sobre la base de su experiencia con los conceptos anteriores, más simples. De este modo, adquieren constantemente nuevas habilidades para comprender y dominar su entorno.

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