Nvidia en los coches autónomos: 'enseñando' a ver

El coche que se conduce solo está cada día más cerca, con el auto de Google a punto de pasar a probar en las carreteras de California a partir de este verano. Conocida por videoconsolas Android, la importancia de Nvidia en los coches autónomos no se debe subestimar.

Este mes la empresa ha empezado a enviar hardware y software a algunos de sus clientes como Aston Martin, Bentley o Rolls Royce. Se trata de un kit formado por dos elementos, un panel del tamaño de una radio del coche equipado con un software de reconocimiento de imagen que se equipa en el vehículo y un servidor que se queda en el laboratorio de desarrollo de la marca. Estos kits no están destinados a la comercialización, sino que usando coches equipados con hasta doce cámaras proveen de información al software que, eventualmente, permitirá a los coches reconocer objetos en la carretera.

Cómo entrenar un coche para reconocer objetos

Estas imágenes se procesan en búsqueda de bordes y formas habituales en objetos y a través de un análisis estadístico se llega a la conclusión de qué es el objeto. Es un proceso llamado «deep learning», un subtipo de inteligencia artificial. El director de operaciones con automóviles de Nvidia, Danny Shapiro, explica que están tratando de crear un sistema que deduzca qué son los objetos de forma similar a como lo hacen los seres humanos. »

El sistema puede diferenciar entre un coche de policía y un taxi, y parar si el coche patrulla le hace luces, pero además puede llegar a reconocer cosas que no ha visto nunca» explica Shapiro. Por ejemplo, si ve a un alce a un lado de la carretera y nunca ha visto uno, puede no saber si frenar o realizar una maniobra evasiva».

Además, Shapiro explica que los coches autónomos que llegarán al mercado serán muy parecidos a los modelos actuales. «Nadie quiere tener el maletero lleno de ordenadores ni una cosa que gira en el techo. La gente quiere un coche normal». El coche autónomo puede ser una de las mayores revoluciones tecnológicas de los próximos años, pero antes de enviarlo a la calle «tienes que entrenarlo», dice Shapiro. Y eso es lo que está haciendo Nvidia.

Vía Wall Street Journal