El factor que no puede faltar en un coche autónomo

El factor que no puede faltar en un coche autónomo

En el año 2018, se ha conocido que la conducción autónoma lleva un ritmo muy acelerado. En Estados Unidos, decenas de compañías han lanzado a las carreteras un aluvión de vehículos en prueba. Una de las consecuencias ha sido el aumento de los accidentes donde concurren estos coches. Algunos, como el atropello protagonizado por un vehículo de Uber o el choque de un Tesla en función Autopilot, han arrojado víctimas mortales.

La tecnología está en un proceso de perfeccionamiento, al que estas pruebas contribuyen. Uno de los aspectos que tienen que pulirse son las bases de datos. Y dentro de estas hay un factor de enorme importancia. Se trata de la clasificación o el etiquetado de las imágenes.

El etiquetado pertenece a las entrañas técnicas de los sistemas de conducción autónomos. Se puede comparar con la capacidad cognitiva que deberá tener todo vehículo que quiera guiarse por sí solo.

Por supuesto, el etiquetado de las imágenes es una de las claves del vehículo que no puede fallar. El especialista en deep learning Lucas García, de la empresa Math Works, que desarrolla software analítico para coches autónomos, destacó la importancia de este factor en una conferencia en durante el evento Big Data Spain.

Esto unido a una situación comprometida en la carretera hace al vehículo más proclive a un accidente. Si las cámaras de un coche autónomo son sus ojos, la forma en que conoce la realidad, el etiquetado de la base de datos es su capacidad cognitiva. Mediante la comparación con la base de datos el vehículo comprende cómo es su entorno.

Las redes neuronales que usan los coches autónomos requieren millones de imágenes etiquetadas para funcionar. Es un trabajo ímprobo, con un componente manual inevitable. Y esto solo respecto a las imágenes. Pero hay más sensores que complementan a la cámara, como el radar, el detector de proximidad o el lidar. Este último mucho más costoso de etiquetar correctamente.

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