Así es una de las empresas más punteras en machine learning

La empresa de coches eléctricos y energía solar, Tesla, cuida hasta el más mínimo detalle para conseguir unos algoritmos cada vez más precisos y útiles en el día a día.

Seguro que alguna vez has oído hablar de sus coches autónomos. Tesla es hoy en día, según varias clasificaciones, una de las empresas más punteras a nivel de machine learning y de inteligencia artificial. Uno de los aspectos que siempre se recalcan de ella es su uso de datos para construir lo que podría ser la red neuronal más sofisticada y de vanguardia del mundo.

El mercado total disponible para el transporte autónomo es de billones, según analistas. Es por eso que Tesla, Waymo de Google, Uber y todos los grandes fabricantes de automóviles tradicionales están luchando para conseguir un nuevo modelo de coche autónomo. De hecho, la conducción autónoma se ha infiltrado en nuestros hábitos de conducción humana durante años. El control de crucero, el frenado ABS, la guía de cambio de carril, incluso las bolsas de aire, pueden considerarse pasos en el camino para alcanzar el Santo Grial, en el que los humanos no están involucrados en absoluto. El modo de piloto automático de Tesla es posiblemente el sistema de asistencia al conductor más sofisticado hasta la fecha.

Lograr un funcionamiento autónomo

Sin embargo, lograr un funcionamiento completamente autónomo es un trabajo duro. ¿Cómo puede asegurarse  que un ordenador sobre ruedas pueda pensar, reaccionar y tomar decisiones inteligentes cuando se enfrenta al impredecible mundo de locura que llamamos conducir? Se necesitarán millones de horas de codificación, definición y perfeccionamiento de algoritmos, modelado y simulaciones 3D sofisticadas, pistas de prueba e incluso pruebas beta en situaciones de la vida real.

Al menos, ese sería el caso si utilizara el enfoque tradicional. Pero eso no es lo que está haciendo Tesla. Está haciendo algo bastante novedoso. Con 600.000 coches en la carretera, Tesla trata cada vehículo, cada sensor, cada «evento» (es decir, la interacción humana con el volante, los pedales de freno, etc.) como puntos de datos.

Después, toma esos datos, los analiza y los utiliza para mejorar sus algoritmos, crear nuevos algoritmos y enviar esas mejoras a los vehículos.  En noviembre de 2018, Tesla ha logró mil millones de kilómetros de datos de piloto automático. A modo de comparación, Waymo solo consiguió alrededor de 15 millones de kilómetros.

Comprender el mundo

Cuando se observan todos los kilómetros recorridos en vehículos Tesla (ya sea que el piloto automático esté activado o no), el número total de kilómetros registrados es de alrededor de 10 mil millones, según Tasha Keeny, analista de ARK, una firma de inversión que se especializa en tecnologías y mercados disruptivos.

¿Cómo logra conseguir Tesla esos buenos resultados? La clave está en su forma de trabajo, como aseguran ellos. “Para comenzar con todo esto, comenzamos tratando de comprender el mundo que nos rodea”, indicaron en uno de sus eventos.  «Tenemos ocho cámaras, pero luego tenemos 12 sensores ultrasónicos (radar), una unidad de medición inercial, GPS y lo único de lo que solemos olvidarnos: el pedal y las acciones de dirección».

Cada uno de esos sensores tiene «campos superpuestos» que se auditan entre sí. Con este enfoque, Tesla puede obtener «una comprensión extremadamente precisa de lo que está sucediendo».

Cada nuevo evento, cada nueva interacción entre el conductor y la máquina, se registra y se carga en su base de datos. Luego se usa para crear simulaciones 3D, que los ingenieros de software de Tesla pueden estudiar para mejorar y afinar en el uso de los algoritmos.

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