Aceptémoslo: los carros autónomos nos perturban. La buena noticia es que, como todo en la vida, terminaremos habituándonos. Mientras tanto, la empresa Drive.ai se encarga de desarrollar tecnología para serenar a los pasajeros y, de paso, ayudar a sus propios ingenieros a entender qué “ven” y cómo se desempeñan los robots.
Recientemente, la compañía definió cuatro herramientas fundamentales en dicho proceso, de acuerdo a lo publicado por Medium: las pantallas, el análisis de datos, la recolección de los mismos y las simulaciones interactivas.
A la vista
Los monitores tienen por objetivo brindar confianza al pasajero y hacer grato su viaje. La pantalla integrada combina los datos de sensores infrarrojos y cámaras en 360 grados para crear imágenes en 3D a medida de que el automóvil se desplaza. Con el apoyo de una unidad de medición inercial (IMU, del inglés “inertial measurement unit”), muestra a las personas cómo funciona el vehículo.
Análisis
Los ingenieros de Drive.ai utilizan datos entregados en tiempo real por los automóviles para crear visualizaciones 3D que incluyen mapeo, la programación de cada maniobra y localización, entre una serie de elementos adicionales. La combinación de toda esa información permite a la empresa sumergirse en el desempeño del coche.
Un elemento esencial para evaluar el éxito de la tecnología autónoma es la sincronización de los diversos sensores, que operan mancomunadamente con mapas y datos del tráfico. Observando su desempeño, los especialistas de Drive.ai pueden modificar los algoritmos para perfeccionar la coordinación.
Recolección
Según la empresa, clasificar los datos recogidos en una hora de traslado toma 800 horas/hombre. Luego de esa titánica tarea, la inteligencia artificial “aprende” y hace lo propio, etiquetando datos de manera rápida y confiable. En ese momento, los analistas humanos vuelven a intervenir para verificar si la máquina ha hecho correctamente su labor.
Simulaciones
Trabajando desde las denominadas “bibliotecas masivas de escenarios”, los ingenieros de Drive.ai prueban y evalúan los sistemas autónomos mediante simuladores de manejo en mundos en 3D. Con el software ejecutándose en segundo plano, los desarrolladores pueden modificar aspectos como los patrones de los semáforos y el comportamiento de los peatones. De ese modo, observar cómo reacciona el vehículo.
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