Microsoft y el MIT desarrollan un sistema para detectar escenarios donde los vehículos autónomos toman decisiones erróneas

Aunque la irrupción del vehículo autónomo está cada vez más cerca, y cada vez es más precisa su conducción, todavía hay situaciones que no se resuelven de manera adecuada, y que deben corregirse.

Con el objetivo de analizar toda estas situaciones y ofrecer alternativas, se han aliado el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y Microsoft, desarrollando un sistema capaz de detectar los escenarios donde la Inteligencia Artificial que guía al vehículo autónomo no se comporta como debería.

Este tipo de situaciones excepcionales son las que se salen de la norma, como por ejemplo, cuando ante una ambulancia lo normal es que los vehículos se aparten para dejarle paso, u otras situaciones donde el conductor no se comporta de la forma habitual por algún estímulo externo.

Mediante un complejo simulador los investigadores han tratado de recrear todo tipo de escenarios que permitan, en primer lugar, conocer cómo se comportaría el vehículo autónomo, y más adelante ser capaces de adaptar este comportamiento para que sea el óptimo a cada escenario.

Para ello, como no podía ser de otra forma, los ingenieros han utilizado técnicas de machine learning capaces de entrenar de forma autónoma las simulaciones, e ir añadiendo complejidades y nuevos escenarios de formas automáticas (y, en paralelo, con otros escenarios controlados por personas, para asegurar que se cubrían todas las opciones), para buscar errores cometidos por los vehículos.

Con un listado completo de estos errores, y el análisis de sus causas últimas, se pretende cubrir una necesidad que todavía existe para la comercialización de estos vehículos, consistente en asegurar que entienden todos los escenarios a los que se enfrenta, o se podía enfrentar un conductor en su día a día.

Fuente: Tecnocarreteras

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