Tesla revela en video cómo funciona su sistema de piloto automático

Así funciona la red neuronal de pilotaje automático de Tesla

Tesla y Elon Musk parecen empecinados en cambiar la forma de conducción en el mundo, y ahora se filtró un video donde se muestra el funcionamiento de su red neuronal que da paso al sistema de piloto automático.

En este registro se pueden ver detalles de cómo la Inteligencia Artificial va captando obstáculos y va evitando los choques en la ruta, tomando las decisiones adecuadas sobre la marcha.

Tesla decidió abrir un nuevo mini sitio en su web para explicar las implicancias de la IA y de la conducción autónoma.

“Desarrollamos y desplegamos autonomía a escala. Creemos que un enfoque basado en inteligencia artificial avanzada para visión y planificación, respaldado por el uso eficiente del hardware de inferencia es la única forma de lograr una solución general a la autoconducción total”, sostiene el fabricante.

Modo de Tesla de autoconducción

Tesla además manifiesta que sus chips para la función de piloto automático son de silicio y que están optimizados para sacar el mayor rendimiento.

También se refieren a cómo están trabajando el software desde donde se controlan todos los movimientos de autopilot, que muestran núcleos de Linux personalizados y que permiten trabajar con el código de programación de manera eficiente y ayudar a la captura de datos sin periodos de alta latencia.

Sobre cómo trabajan las redes neuronales que permiten darle vida al piloto automático, acá la explicación de la compañía:

“Aplicamos investigaciones de vanguardia para entrenar redes neuronales profundas en problemas que van desde la percepción hasta el control. Nuestras redes por cámara analizan imágenes en bruto para realizar segmentación semántica, detección de objetos y estimación de profundidad monocular. Nuestras redes a vista de pájaro toman videos de todas las cámaras para mostrar el diseño del camino, la infraestructura estática y los objetos 3D directamente en la vista de arriba hacia abajo. Nuestras redes aprenden de los escenarios más complicados y diversos del mundo, obtenidos iterativamente de nuestra flota de casi 1 millón de vehículos en tiempo real. Una compilación completa de redes neuronales de piloto automático involucra 48 redes que requieren 70,000 GPU horas para entrenar. Juntos, producen 1,000 tensores distintos (predicciones) en cada paso de tiempo”, sostienen.

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