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Los autónomos no quieren ser racistas y mejoran sus sistemas de simulación

Los vehículos autónomos tienen problemas al detectar tonos de piel más oscuros, por ello deben afinar sus simulaciones, descubrió un estudio del Instituto de Tecnología de Georgia.
¿Autos racistas?
Las simulaciones en autónomos deben mejorar la detección de color.

SAN JOSÉ, CALIFORNIA

Un estudio realizado por el Instituto de Tecnología de Georgia descubrió que los vehículos autónomos son mejores para detectar personas con tonos de piel más claros. El estudio demostró que en promedio, la tecnología es 5% menos precisa en la detección de personas con tonos de piel oscuros.

Los académicos tuvieron en cuenta factores como la hora del día, la iluminación y otros objetos que pueden obstruir la vista del sistema de detección, por lo que, teniendo este tema en cuenta, algunas empresas enfocadas en la creación de modelos de simulación ya se encuentran trabajando para evitar errores.

Cognata es un proveedor de este tipo de servicios que durante la GTC de Nvidia se consolidó como uno de los socios de la marca de tecnología, con el fin de que esta colaboración acelere las pruebas de validación en la conducción automatizada.

El sistema toma en cuenta factores más complicados como son la iluminación, la rapidez de la velocidad en la que se mueven personas y objetos en el tránsito y las posibles respuestas que pudieran tener otros conductores.

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“Cognata y Nvidia están creando una solución robusta que sea más eficiente y segura que trabaja desde la nube con modelos abiertos, esto significa que la auto conducción puede tener distintas pruebas, casi infinitas, en las que puede trabajar y así escalar en las pruebas que se hacen en piso con mayor seguridad para el entorno” indicó a Expansión, Danny Atsmon, CEO de Cognata.

Uno de los retos que tienen los autónomos es la creación de escenarios de tráfico más complicados donde los agentes de tránsito funcionen lo más cercano a la realidad, pues de no lograr una validación adecuada podrían salir a pruebas en calle que pondrían en riesgo a las personas y autos que transitan en las ciudades donde se estén haciendo las simulaciones.

“Ambas empresas compartimos la visión de la utilización a gran escala, basada en la nube, para entrenar a fondo, pues esta oferta ayudará en el despliegue seguro de los nuevos equipos autónomos” indicó Danny Shapiro, director senior de la vertical automotriz de Nvidia.

Basado en IA y soportado dentro de la plataforma Constellation, el software de Cognata trabaja a través de dos servidores, uno que utiliza los sensores de conducción para el análisis en la respuesta de los equipos autónomos en sitio y un servidor extra que pone a prueba los sensores con posibles escenarios generados en la nube, que trabajan con herramientas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial para generar las posibles respuestas de los autos.

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En uno de los accidentes más conocidos entre un autónomo y un peatón, Elaine Herzberg, de 49 años de edad, perdió la vida al ser atropellada en la ciudad de Tempe, Arizona, por un autónomo de prueba de Uber. En este accidente Herzberg vestía un abrigo negro al cruzar la calle, por lo que estas nuevas pruebas podrían ayudar a los autónomos a tener una segunda oportunidad antes de salir a la calle, para poder alimentar su sistema con estas posibilidades.

Se espera que para 2025, el mercado de autónomos alcance un nivel de autonomía tres de cinco, en las ciudades más pobladas del mundo, según la consultora Accenture. La oportunidad de negocio de los autónomos en el mundo actualmente es de 54,200 millones de dólares anuales, y de acuerdo con la consultora Allied Market Research y se espera que crezca hasta 556,600 millones de dólares en 2026.

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