Así conduce un coche autónomo por calles estrechas de una ciudad

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Ya hemos visto en muchas ocasiones coches autónomos conduciendo por amplias autopistas, girando en curvas de vez en cuando y cambiando de carril de uvas a peras, pero ahora podemos verlo en calles estrechas de una ciudad, y el resultado es tremendo:

Como veis en el vídeo, los movimientos realizados son perfectos, siempre bajo el control de un conductor humano que, a pocos milímetros del volante, sin tocarlo, controla que todo vaya correctamente.

Se trata de la empresa británica Wayve, compañía que afirma haber construido un sistema que puede conducir como un ser humano, usando solo cámaras y un navegador por satélite, usando aprendizaje automático de extremo a extremo. No usan mapas HD, ningún sensor ni reglas codificadas a mano, pero aún así consiguen conducir por las calles de Cambridge, Inglaterra, algo que ya han conseguido con solo 20 horas de datos de entrenamiento.

La compañía afirma que sus vehículos aprenden de la misma manera que lo hacen los conductores humanos: a través de la experiencia, los errores, la retroalimentación y la imitación.

¿Por qué su tecnología es diferente?

Aprende de principio a fin con el aprendizaje por imitación y el aprendizaje por refuerzo para conducir como un humano, utilizando la visión artificial para seguir una ruta. El aprendizaje por imitación permite copiar comportamientos de conductores humanos expertos. El aprendizaje por refuerzo permite aprender de cada intervención del conductor de seguridad para mejorar nuestra política de conducción, y eso es un enfoque muy diferente al de empresas como Waymo.

Su modelo aprende el control lateral y longitudinal (dirección y aceleración) del vehículo con un aprendizaje profundo de extremo a extremo. Propagan la incertidumbre en todo el modelo. Esto permite aprender las características de los datos de entrada que son más relevantes para el control, lo que hace que la computación sea muy eficiente. De hecho, todo funciona en el equivalente de una computadora portátil moderna. Esto reduce enormemente su costo de sensor y cómputo (y requisitos de energía) a menos del 10% de los enfoques tradicionales, tal y como comentan en su blog.