Inteligencia Artificial Impulsa Coches Autónomos

Para que un automóvil sea autónomo, debe estar continuamente atento a su entorno, primero, percibiendo (identificando y clasificando la información) y luego actuando sobre la información a través del control autónomo / informático del vehículo. Los vehículos autónomos requieren soluciones seguras y altamente receptivas que deben ser capaces de tomar decisiones en una fracción de segundo basadas en una comprensión detallada del entorno de conducción. La comprensión del entorno de conducción requiere que una gran cantidad de datos sean capturados por una miríada de sensores diferentes en todo el automóvil, que luego es procesado por el sistema informático de conducción autónomo del vehículo.

Para que el vehículo sea verdaderamente capaz de conducir sin el control del usuario, inicialmente se debe realizar una gran cantidad de capacitación para que la red de Inteligencia Artificial (IA) comprenda cómo ver, comprender lo que está viendo y tomar las decisiones correctas en cualquier tráfico imaginable situación. El rendimiento informático del automóvil autónomo está a la par con algunas de las plataformas de mayor rendimiento que solo eran posibles hace unos años.

Se proyecta que el vehículo autónomo contenga más líneas de código que cualquier otra plataforma de software que se haya creado hasta la fecha. Para 2020, se espera que el vehículo típico contenga más de 300 millones de líneas de código y contenga más de 1 TB (terabytes) de almacenamiento y requiera un ancho de banda de memoria de más de 1 TB por segundo para soportar el rendimiento informático necesario para la conducción autónoma plataformas

El sistema de inteligencia artificial de un automóvil autónomo requiere un flujo continuo e ininterrumpido de datos e instrucciones para tomar decisiones en tiempo real basadas en conjuntos de datos complejos. Los vehículos exitosos de conducción autónoma existen actualmente en la carretera, sin embargo, el éxito de muchos de estos primeros vehículos es el resultado de conducir repetidamente la misma ruta durante muchos días, donde aprenden cada detalle de la ruta y generan mapas de alta resolución que son luego se usa como parte clave del sistema de auto-navegación.

Con una menor dependencia de la necesidad de reconocer la ruta, la atención de la computadora autónoma se puede prestar al tráfico, a los peatones y a otros posibles peligros en tiempo real. Este rango de operación generalmente restringido se conoce como geovallado y refleja el enfoque que los primeros vehículos autónomos están adoptando para desplegar vehículos que realmente no conducen. Si bien la geovalla puede conducir a una solución que puede funcionar en una ruta limitada, un vehículo autónomo con gran dependencia de la geovalla en una parte del mundo puede no funcionar tan bien en otra.

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