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Audi quiere que sus autos «aprendan» a estacionarse por sí mismos

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Cualquier futuro que incluya conducción autónoma deberá incluir también el “estacionamiento autónomo”. Pero como cualquier conductor humano sabrá, navegar a través de un estacionamiento, encontrar un espacio y estacionarse es mucho más difícil que —simplemente— ir por la carretera.

Audi cree que el aprendizaje autónomo de la máquina puede permitir que los futuros carros se estacionen. Se mostró un concepto en la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NIPS) en Barcelona, España, con un modelo a escala 1: 8. Tal vez no había suficiente espacio en el edificio para un tamaño completo.

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El modelo, llamado el Audi Q2, es un concepto de “aprendizaje a fondo” (deep learning concept) que maniobra alrededor de una pequeña zona abierta, con marcos de metal que señalan los espacios de estacionamiento. Audi afirma que puede buscar de forma autónoma estos espacios, y estacionarse sin ningún participación humana. También es capaz de aprender a través de “prueba y error”, de acuerdo con Audi.

El vehículo comienza seleccionando una dirección de viaje al azar, y luego intenta estacionarse. Un algoritmo toma nota de las maniobras de estacionamiento exitosas, las cuales usará en el futuro. Para realmente «ver» hacia dónde va, el concepto Q2 posee un par de cámaras y 10 sensores de ultrasonidos. Las cámaras se colocan en cada extremo del vehículo, mientras que los sensores se montan alrededor del perímetro de la carrocería.

El concepto de aprendizaje Q2 es un proyecto de Audi Electronics, una filial del fabricante de automóviles con sede en Gaimersheim, Alemania. Los desarrolladores planean probar el software en un vehículo de tamaño completo en un futuro cercano.

Audi también planea usar algún software de “aprendizaje a fondo” en un modelo de producción. De hecho, se desplegará un software desarrollado en conjunto con Mobileye en la próxima generación del sedán A8, el cual debutará el próximo año. Se espera que este A8 tenga algunas capacidades semi-autónomas, incluyendo una asistencia de tráfico que pueda pilotar el vehículo a través del tráfico con el mínimo involucramiento humano posible, así como algún tipo de sistema de estacionamiento automático.

Daniel Matus
Former Digital Trends Contributor
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Los videos, acompañados de comentarios sarcásticos que afirman que "nada los detiene", ilustran un problema fundamental en los sistemas de navegación autónoma actuales: su dependencia excesiva de mapas preestablecidos y su dificultad para procesar situaciones dinámicas que exceden su parámetros de programación. Las imágenes muestran vehículos comportándose con una pertinacia casi cómica, como si sus algoritmos estuvieran completamente desconectados de la realidad táctil del entorno.

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Es importante señalar que el diseño presentado en Las Vegas constituye una versión de "intención de producción", lo que implica que podrían realizarse modificaciones futuras antes de que el vehículo llegue a las calles. Sin embargo, la asociación ya inició pruebas en condiciones reales hace apenas un mes en el área metropolitana de la Bahía de San Francisco, utilizando más de cien prototipos supervisados por operadores especializados en vehículos autónomos.

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