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    Miércoles, 06 de Junio de 2018 18:43
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Martes, 05 de Diciembre de 2017 18:00

Audi presente en el reconocido simposio de Inteligencia Artificial MIPS 2017, mostrando el A8 autónomo

Escrito por  Fernando

Audi confirma que continúa avanzando en el camino hacia la conducción autónoma y expone un innovador proyecto de pre desarrollo en el simposio para la inteligencia artificial (AI) en California (EE. UU).
La marca alemana explica que el nuevo Audi A8 es el primer automóvil del mundo desarrollado para conducción automática condicional en el Nivel 3 (SAE). El piloto automático bajo AI conduce en un tránsito lento de hasta 60 km/h, siempre que las leyes en el mercado lo permitan y el conductor lo seleccione. Un requisito para la conducción automatizada es una imagen mapeada del entorno que sea lo más precisa posible, en todo momento. La inteligencia artificial es una tecnología clave para esto.

Equipo

Un equipo de proyecto de la filial Audi Electronics Venture (AEV) presenta ahora una mono cámara en la Conferencia y Taller sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NIPS) que utiliza inteligencia artificial para generar un modelo 3D extremadamente preciso del entorno. Esta tecnología permite capturar el entorno exacto del automóvil.
Una cámara frontal convencional actúa como sensor. Captura el área en frente del automóvil en un ángulo de aproximadamente 120 grados y entrega 15 imágenes por segundo a una resolución de 1.3 megapíxeles. Estas imágenes se procesan en una red neuronal. Aquí es donde ocurre la segmentación semántica, en la que cada píxel se clasifica en una de las 13 clases de objetos. Esto permite que el sistema identifique y diferencie a otros automóviles, camiones, casas, indicaciones viales, personas y señales de tránsito.
El sistema también usa redes neuronales para información de distancia. La visualización se realiza a través de líneas ISO: límites virtuales que definen una distancia constante. Esta combinación de segmentación semántica y estimaciones de profundidad produce un modelo 3D preciso del entorno real.
Los ingenieros de la mara de los anillo habían entrenado previamente la red neuronal con la ayuda del "aprendizaje no supervisado". A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado es un método de instrucción a partir de observaciones de circunstancias y escenarios que no requieren datos clasificados previamente.

Situaciones

La red neuronal recibió numerosos videos para ver situaciones de camino que se habían grabado con una cámara estéreo. Como resultado, aprendió a entender de forma independiente las reglas, que utiliza para producir información 3D a partir de las imágenes de la mono cámara.
El proyecto de AEV tiene un gran potencial para la interpretación de situaciones de tránsito, indica la marca.
El departamento de Investigación Fundamental de AI dentro de Data IT del Grupo: Lab se enfoca en el aprendizaje no supervisado y el control optimizado a través de la inferencia variable, un método eficiente para representar distribuciones de probabilidad.
Finalmente, el equipo de la automotriz del Laboratorio de Investigación Electrónica de Belmont, California, dice que está demostrando una solución para el estacionamiento y la conducción puramente basados en inteligencia artificial en estacionamientos y autopistas. En este proceso, la guía lateral del automóvil se lleva a cabo completamente a través de redes neuronales. La IA aprende a generar independientemente un modelo del entorno a partir de los datos de la cámara y dirigir el automóvil.

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