El nexo de los accidentes de tráfico: la inteligencia colectiva del Autopilot

Un accidente siempre es una desgracia, pero hasta ahora los atribuíamos a errores humanos y pasaban sin casi trascendencia.

Cuando algo se vuelve recurrente, como entrar en una rotonda como Carlos Sainz en un rally, nos limitamos a hacer una campaña de concienciación, nos quejamos los unos de los otros y… seguimos cayendo en la misma piedra.

Pero ahí queda. Somos lo que somos, individuos humanos y nuestros cerebros no están conectados, así que cada uno aprende por su cuenta según las experiencias que ha tenido.

Y lo peor no queda ahí, algunos hasta desde su experiencia influyen a otros en como reaccionar en determinadas situaciones y éstas, no son siempre aplicables por lo que de nuevo, se traducen en accidente. ¿Cuantas veces el sentido común o la mala información nos han hecho hacer algo mal con el coche?

Todo esto tiene ahora una solución, o más bien, un potencial de mejora que hoy en día es factible gracias a la tecnología. Sí, Tesla, como otros muchos, están usando esta tecnología para sacarle provecho a todas estas experiencias y construir un sistema que sepa cual es la mejor reacción ante un evento y así, evitar un accidente.

Sí, estamos hablando del Autopilot, pero ¿en qué se basa? ¿como puede un ordenador aprovechar la experiencia de todos los conductores y mejorar? Pues bien, esta técnica se llama Deep Learning y voy a intentar explicaros de un modo muy simple como funciona.

Podíamos decir que todo comienza con el reconocimiento de imágenes. Necesitamos algo que sepa interpretar lo que ven las cámaras y lo traduzca en objetos. Un coche, un camión, un semáforo, las señales de la carretera, un ciclista,… todo ello, de todas las formas, colores y tipologías que hay en todos y cada uno de los países.

Por otro lado, hace falta que, ese mismo sistema junto con algún como puede ser un radar, nos dé más información como la velocidad a la que se mueven, en qué dirección, si están acelerando, frenando, su posible trayectoria, …

Esto es, como os podéis imaginar, un sistema complejo, que además debe estar instalado en el coche y ya os digo que hace falta un ordenador MUY potente para en cuestión de 1 segundo o menos, sepa identificarlo todo. Hace falta que sea lo más rápido posible para no entorpecer el resto del sistema.

Con toda esta información, el sistema es tonto. No sabe que hacer, así que hay que usar Deep Learning para crear los “algoritmos de reaccion” necesarios según cada uno de los datos.

Este sistema, manda toda esa información de lo que ve, identifica y mide a la “nube”. Un superordenador almacena toda esa información, pero también como cada uno de los conductores a reaccionado a cada una de esas situaciones.

Con todo esto, Deep Learning busca ese patrón o función matemática para saber que hacer en cada situación. Es decir, y para simplificarlo mucho, imaginaros que tenemos 2 puntos en el espacio (identificados por una coordenada x e y) y hacemos una regresión lineal. Esa supuesta linea que pasa por los 2 puntos.

Si en vez de 2 puntos, tenemos 3 o más, quizás una línea no sea lo más adecuado y habría que buscar una curva u otro tipo de figura para intentar pasar por todos los puntos. La diferencia entre el punto y la figura que estemos buscando nos daría la precisión del sistema.

Cada valor de X sería cada una de nuestras situaciones en la conducción. A que velocidad vas, que vehículos hay alrededor, si hay semáforos, … El valor de Y, sería lo que hace cada conductor ante esa situación.

Llegado a este punto, os podéis imaginar que X no es un número y de hecho, son un montón de variables distintas que definen cada una de las situaciones posibles que se nos dan en la conducción.

Con todos estos valores, tanto de situaciones como de reacciones de cada conductor, el sistema construye esa función. Esto es lo que se le llama “entrenar” y lleva bastante tiempo teniendo en cuenta la cantidad de información.

Esta función, es la que en las actualizaciones se le manda a los coches para que no tengan que calcularlo cada vez. De esta forma, cada vez que activas el Autopilot, el sistema ya tiene esa función matemática que una vez interpretado lo que ven las cámaras, sabe que debe hacer. Si se da X, haz Y.

Es por esto por lo que cuanta más información tenga el sistema, cuanto mejor interprete y evalué, y más diferentes conductores se hayan expuesto a las distintas situaciones, mejor sabrá como reaccionar y cada vez será más preciso.

Ya hasta se permite el “lujo” de anticiparse al trazado de las curvas sin necesidad de verlas. Ya hasta anticipa algunos accidentes sin que a penas se perciban.

Es cuestión de tiempo que el sistema saque lo mejor de cada conductor en las diferentes situaciones y así sepa conducir mejor que cualquiera de nosotros.

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