Para que los coches autónomos sean un día una realidad en todo el mundo hará falta que la propia inteligencia artificial alcance las capacidades que tenemos como humanos al conducir en carretera. El algoritmo del que hoy hablamos trata precisamente de eso, de entender como
nunca antes lo había hecho una IA.
Hablamos de un algoritmo para los coches que es capaz de reconocer a los peatones al instante. Si bien hasta ahora la computación podía reconocer de manera más o menos fidedigna a una persona o un grupo de personas dependiendo del escenario, en la carretera es bien distinto. Situaciones como la aparición de un peatón imprudente nos obligan a una reacción en cuestión de segundos o incluso menos, y es precisamente esto lo que están tratando de mejorar en la IA.
Para ello, un equipo de investigadores de la Universidad de San Diego están desarrollando un algoritmo muy especial. Una herramienta capaz de detectar a peatones de manera mucho más rápida y precisa que cualquier sistema existente, pudiendo detectar a personas a una velocidad de 2-4 fotogramas por segundo, lo que equivale aproximadamente a la velocidad con la que reaccionamos los humanos.
Con el algoritmo se podría diferenciar entre una detención leve y una repentina que requiere un frenado instantáneo. ¿Cómo lo hace? Tal y como explican los investigadores, la clave es el cálculo que consigue realizar el algoritmo, reduciendo de forma rápida aquellas zonas que no contienen personas (como el cielo o un camino vacío) y apoyándose en un aprendizaje profundo con el que se ha conseguido el reconocimiento de imágenes complejas. De esta forma los investigadores dicen que se ahorra una gran cantidad de potencia de cálculo que se necesita normalmente para la detección de personas, ya que el algoritmo está limitando el foco a unas cuantas áreas en lugar de a grandes proporciones de la pantalla.
El algoritmo se encuentra aún en fase temprana y por tanto no se puede implementar todavía en un coche, sin embargo y según explica el equipo de desarrollo, el planteamiento a largo plazo es no limitar el algoritmo a los vehículos, sino llegar a implementarlo en otras aplicaciones de robótica o incluso en cámaras de seguridad.