Desde su creación, los simuladores han sido destinados a la capacitación de conductores humanos, así como pilotos y astronautas. Ahora esto puede cambiar: el MIT ha desarrollado un sistema en el cual se lleva a cabo el entrenamiento de coches autoconductores, siendo esto considerado una iniciativa prometedora.
Designado con el nombre de Síntesis de Transformación de Imagen Virtual para la Autonomía (VISTA por sus siglas en inglés), este sistema de simulación evita que los coches sean puestos a prueba en una vía real de inmediato.
En VISTA se puede disponer de una serie de opciones para viajar en coche dentro de un mundo virtual, teniendo a disposición un amplio espectro de posibilidades de dirección para experimentar.
Este sistema resulta de gran utilidad en situaciones límite como aquellas que involucren un potencial accidente o donde el coche pueda ser forzado a salir de la carretera, eventos de los cuales no se dispone de suficientes datos provenientes del mundo real como para que los coches autoconductores puedan usarlos como modelo de entrenamiento.
Es en esta instancia donde el sistema de simulación VISTA interviene, permitiendo que se puedan replicar estas situaciones de forma segura y controlada.
En este sentido cuando dentro de la simulación el controlador del coche sin conductor es puesto en marcha, el sistema solo le brinda a este un conjunto de datos del mundo real relacionados con el modo de conducción humana. Desde allí el controlador deberá determinar por sí mismo qué curso de acción ejecutar para trasladarse de A hacia B sin comprometer su integridad, siendo recompensado a medida que la distancia recorrida sea más lejana. En caso de cometer un fallo el sistema apela al aprendizaje de refuerzo para encausar al controlador a que tome mejores decisiones, hasta lograr que conduzca por travesías cada vez más largas sin que llegue a chocar.
De acuerdo con declaraciones ofrecidas por el estudiante de doctorado del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de MIT (CSAIL), Alexander Amini, en referencia a la recopilación de datos provenientes de situaciones límite, éste afirma que resulta una tarea difícil hacerlo, debido a que los humanos no suelen experimentarlas en la carretera.
No obstante, a través de VISTA, Amini indica que los sistemas de control presentes en este simulador poseen la capacidad de recrear estas situaciones y aprender por si mismos a encontrar el modo de recuperarse de ellas a fin de permanecer estables en el momento que sean puestos en circulación en el mundo real.
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