Uber prueba un sistema de predicción de movimiento para sus coches autónomos

El equipo de investigación de Uber informó que trabaja en el desarrollo de inteligencia artificial para sus vehículos autónomos conocido como MultiNet, que permite predecir el movimiento de vehículos y peatones para evitar accidentes.

Este tipo de tecnología permite a un coche capturar el rango de posibilidades de actores externos y modular un comportamiento en consecuencia para evitar accidentes.

MultiNet se vale de los datos de entrada del sensor Lidar y mapas de las calles para aprender las trayectorias.

El sistema cuenta de dos etapas: la primera detecta a los actores y predice su movimiento y la segunda refina las predicciones para que sea multimodales y conscientes de la incertidumbre.

Este sistema estima los posibles movimientos de los obstáculos a lo largo de una ruta. En uno de los ejemplos, MultiNet predijo correctamente el comportamiento de un coche al realizar un giro a la derecha en una intersección, así como un viraje hacia la izquierda sin considerar al vehículo autónomo.

Los investigadores de Uber dijeron que el sistema es mucho más preciso que IntentNet, otro modelo de predicción basado en datos obtenidos del sensor. MultiNet ofrecería mejoras entre el 9% y 13% en el sistema de detección que se integra en los vehículos autónomos y representaría un beneficio a futuro para evitar accidentes.

La crisis generada por el coronavirus golpeó fuertemente a Uber, ahora es incierto el avance que tendrá el desarrollo de esta tecnología para la plataforma de transporte y repartición de comida.

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