Audi AI Traffic Jam Pilot nueva frontera de la conducción autónoma

[caption id="attachment_90259" align="alignnone" width="820"] Audi AI Traffic Jam Pilot[/caption] El sistema Audi AI Traffic Jam Pilot, que el fabricante alemán presentó en la conferencia más importante del mundo sobre la inteligencia artificial, es la nueva frontera de la conducción autónoma…
Audi AI Traffic Jam Pilot

Audi AI Traffic Jam Pilot

El sistema Audi AI Traffic Jam Pilot, que el fabricante alemán presentó en la conferencia más importante del mundo sobre la inteligencia artificial, es la nueva frontera de la conducción autónoma y el reflejo de que Audi continúa avanzando a toda velocidad en el camino hacia ese objetivo.

Esta nueva tecnología utiliza una cámara basada en la inteligencia artificial para generar un modelo en tercera dimensión (3D) extremadamente preciso del entorno de un vehículo, como el nuevo Audi A8 es el primer automóvil del mundo desarrollado para conducción autónoma condicional en el Nivel 3 (SAE).

El Audi AI traffic Jam Pilot asume la tarea de conducir en tráfico lento de hasta 37 millas por hora, siempre que las leyes del país, estado o ciudad lo permitan y el conductor active el sistema.

Un requisito para la conducción autónoma es reproducir el entorno con la mayor precisión posible, en todo momento y la inteligencia artificial es una tecnología clave para lograrlo.

Un equipo de ingenieros de Audi Electronics Venture (AEV), filial de Audi, fue el encargado de presentar el Audi AI Traffic Jam Pilot en la Conferencia y Taller sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NIPS) en Long Beach, California.

En 2016, Audi se convirtió en el primer fabricante de automóviles en participar en NIPS con su propio stand de exhibición.

Audi AI Traffic Jam Pilot

Audi AI Traffic Jam Pilot, tecnología del futuro hoy

Una cámara frontal convencional actúa como sensor, capturando el área en frente del automóvil en un ángulo de aproximadamente 120 grados y generando 15 imágenes por segundo a una resolución de 1.3 megapíxeles, las cuales se procesan en una red neuronal.

Aquí es donde ocurre la segmentación semántica, en la que cada píxel se clasifica en una de las 13 clases de objetos, lo que permite que el sistema identifique y diferencie a otros automóviles, camiones, casas, marcas viales, personas y señales de tráfico.

El sistema también utiliza redes neuronales para obtener información de distancia. La visualización se realiza aquí a través de líneas ISO: límites virtuales que definen una distancia constante. Esta combinación de segmentación semántica y estimaciones de profundidad produce un modelo 3D preciso del entorno real.

Mediante el uso del “aprendizaje no supervisado”, los ingenieros de Audi han entrenado previamente la red neuronal.

La red neuronal recibió numerosos videos grabados con una cámara estéreo de distintas situaciones en carretera. Como resultado, la red aprendió a comprender de manera independiente las reglas, las cuales utiliza para producir información 3D a partir de las imágenes capturadas por la cámara. El proyecto de AEV tiene un gran potencial para la interpretación de situaciones de tráfico.

Además del proyecto de AEV, otros dos socios del Grupo Volkswagen presentaron sus propios proyectos de inteligencia artificial en la conferencia NIPS.

El departamento de Investigación Fundamental de Inteligencia Artificial, integrado en el Laboratorio de Datos para IT del Grupo, se enfoca en el aprendizaje no supervisado y el control optimizado a través de la inferencia variable, un método eficiente para representar distribuciones de probabilidad.

Por último, el equipo de Audi del Laboratorio de Investigación Electrónica de Belmont, California, está demostrando una solución para la conducción en estacionamientos y autopistas, basada completamente en la inteligencia artificial.

En este proceso, la orientación del automóvil se lleva a cabo completamente a través de redes neuronales. La inteligencia artificial aprende a generar independientemente un modelo del entorno a partir de los datos de la cámara para controlar el automóvil. Este enfoque no requiere una localización altamente precisa o datos de mapas de alta precisión.

En el desarrollo de autos de conducción autónoma, Audi se está beneficiando de una gran red en el campo de la inteligencia artificial. Esta red incluye compañías en los puntos clave de Silicon Valley, Europa e Israel.