Tesla día de la autonomía

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Han pasado ya varios días desde que Tesla realizó su evento con el tema principal de conducción autónoma. En este evento se presentaron varios avances a nivel de hardware y de software. Este artículo se tratará un poco acerca del modelo de Machine Learning utilizado por Tesla. Para esto partimos de una de las preguntas que realizó un asistente al evento: Por que elegir Machine Learning en vez de Mapas de alta resolución para que los autos se conduzcan solos.

La pregunta tiene sentido porque un mapa muestra los detalles de una calle por la cual el auto este circulando como por ejemplo la señalética que se utiliza para no descarrilarse o identificar una señal de tránsito. Sin embargo, que sucedería si la calle ha cambiado su señalética. Se debería tener un sistema que este actualizando los mapas constantemente. Como que el carro que mapea Google maps este constantemente mapeando esa calle y enviando la información a los autos autónomos.

Esto no es factible debido a los recursos necesarios para mapear todas las vías de la Tierra y poco funcional para cada auto debido a los recursos que se necesitarían en cada auto. Para solucionar esto Tesla usa el siguiente modelo para enseñar a sus autos a conducirse de manera autónoma. Como se observa en el gráfico hay 4 pasos importantes. El primero, es la recolección de datos (Data Source).

El segundo, es el envío de estos datos a un unit test los cuales se encargan de seleccionar los datos que son relevantes de una imagen que haya tomado con las cámaras del auto. Tercero, todas estas imágenes son enviadas a los algoritmos de Machine Learning de Tesla para entrenarlos. Finalmente, una vez que los algoritmos son entrenados los resultados son almacenados en el computador del auto y están listo para ser usados en caso de ser necesarios.

Hace varios días han salido varios videos en los que los autos Tesla predecían cuando un auto iba a provocar un accidente. Todo este proceso se lo hace con los algoritmos de Tesla que han sido entrenados para predecir estos hechos como se muestra en la siguiente imagen:

En el evento Elon Musk hablo acerca de simulaciones que se estaban haciendo para entrenar al algoritmo para casos inusuales. Sin embargo, dijo estar consiente que las simulaciones no reflejan las situaciones que pueden suceder en la vida real. Razón por la cual no podían entrenar sus algoritmos solo con las simulaciones.

Comentario:

Debemos estar conscientes que Tesla lleva varios años ofreciendo los autos autónomos. Por esta razón suponemos que los datos que han obtenido hasta ahora son muchísimos. Estos de seguro han permito que los algoritmos de Machine Learning estén mucho más entrenados que cualquier otra marca que este momento quiera entrar al mercado con el mismo servicio.

Sin embargo, no hay que descartar a marcas como Porsche, BMW o Mercedes Benz que están haciendo grandes esfuerzos por llegar al nivel de Tesla. En el campo de la conducción automática por lo menos bajo el modelo de Machine Learning ha habido un gran avance por parte de Tesla.

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