Cómo entrenar un vehículo

Los vehículos autónomos pronto serán comunes en nuestras carreteras. A medida que los vehículos pasan de tener características autónomas, como el mantenimiento de carriles y los sistemas de frenos de emergencia, a la autoconducción real, deben volverse cada vez más 'inteligentes', por lo que el entrenamiento debe ser más sofisticado. Aquí es donde las compañías como Annotell entran en escena.

"Trabajamos con equipos de aprendizaje automático en la industria automotriz", dice Oscar Petersson, CEO de Annotell, una empresa emergente de alta tecnología, y uno de los socios de Volvo que se pueden encontrar en CampX.

Los vehículos autónomos necesitan inteligencia artificial, IA, o aprendizaje automático. Esto a su vez necesita dos cosas: un algoritmo de aprendizaje automático y datos de entrenamiento.

Cuando se le enseña a la IA cómo analizar el entorno y cómo actuar según lo que percibe, es necesario darle muchos ejemplos. Volvo toma una enorme cantidad de imágenes del entorno de conducción. Luego es necesario anotar las imágenes, es decir, describir lo que hay en ellas a la IA.

Ahí es donde entramos nosotros. Cada píxel representa información y tenemos herramientas basadas en la web para anotar o clasificar esta información. Cuando el material se anota, se llama datos de entrenamiento y eso es lo que nuestros clientes pueden usar para entrenar sus algoritmos.

Esto puede sonar mucho más fácil de lo que es. En realidad, es muy complejo. Los requisitos para los datos de entrenamiento aumentan constantemente y el acceso a datos de entrenamiento de alta calidad es un cuello de botella en la industria automotriz.

Para hacerlo aún más complicado, no hay dos personas que interpreten el entorno de una carretera exactamente de la misma manera. ¿Cuándo hay, por ejemplo, demasiada nieve en el camino para que sea manejable? ¿Qué píxel de la imagen marca el final de la carretera y el comienzo de la cuneta?

"El mundo es complejo, y nosotros los humanos interpretamos el mundo de manera muy diferente. Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes a acordar cómo interpretar el mundo y luego transferir ese acuerdo a sus algoritmos produciendo grandes volúmenes de datos de entrenamiento coherentes", dice Oscar Petersson.

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