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Tesla demostró en video que sus autos han salvado a peatones

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Mucho se ha criticado a Elon Musk y a Tesla por los accidentes en los que se han visto involucrados algunos de sus vehículos eléctricos autónomos. Sin embargo, la compañía quiere demostrar que sus software están mejorando y están salvando vidas.

Eso fue lo que en el marco de una presentación en la conferencia Scaled Machine Learning, Andrej Karpathy, jefe de inteligencia artificial de Tesla, quiso demostrar entregando una serie de registros reales en video de peatones que se han salvado de atropellos fatales por el buen funcionamiento del frenado automático de emergencia.

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En los tres ejemplos de video, se puede ver a los peatones saliendo de los costados, fuera del campo de visión, y los vehículos de Tesla frenando justo a tiempo. Los vehículos eléctricos de la compañía pueden capturar y guardar esos videos, gracias a su función integrada de cámara de prueba TeslaCam.

Andrej Karpathy - AI for Full-Self Driving

Karphaty al mostrar las imágenes comenta que, «es posible que este automóvil ni siquiera haya estado en el piloto automático, pero monitoreamos continuamente el entorno que nos rodea. Vimos que había una persona al frente y golpeamos el freno».

El jefe de inteligencia sigue su discurso que se dio en febrero de este 2020, pero que recién se liberó ahora, detallando que Tesla está constantemente viendo antes de que ocurran los accidentes, la posibilidad de alguno.

«Vemos muchos de estos, decenas a cientos de estos por día en los que realmente estamos evitando una colisión y no todos son verdaderamente positivos, pero una buena fracción de ellos lo son», sostuvo.

Además Karpathy explica cómo Tesla está aplicando el aprendizaje automático a su sistema para mejorarlo lo suficiente como para conducir a un sistema totalmente autónomo.

En diciembre de 2019 Euro NCAP otorgó al modelo X un porcentaje de 94% en seguridad.

«El sistema AEB funcionó bien en las pruebas de su respuesta a otros vehículos a velocidades de autopista. Un sistema de soporte de carriles ayuda a evitar desviaciones involuntarias fuera del carril y también interviene en algunas situaciones más críticas. Un sistema de asistencia de velocidad utiliza una cámara y un mapeo digital para identificar el límite local y el conductor puede elegir permitir que el automóvil ajuste el limitador de velocidad en consecuencia», sostuvo en esa oportunidad.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
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La inteligencia artificial no siempre puede reemplazar al ojo experto de un ser humano. Esa parece ser la conclusión a la que llegó Ford Motor Company tras una experiencia que ha dado mucho que hablar en la industria automotriz: la compañía estadounidense tomó la decisión de recontractar a ingenieros humanos después de que los sistemas de IA utilizados en sus procesos de control de calidad no alcanzaran los estándares exigidos. El caso se convierte así en un llamado de atención sobre los límites reales de la automatización en entornos industriales de alta exigencia.

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