Visión Computacional | Ciencia de Datos
Los automóviles han dejado de ser un vehículo motorizado para convertirse en un gran software, y ahora se piensa además en autos con sistemas de conducción autónomos basados en la recolección de datos durante su propio transitar.
El primer vehículo con un sistema de conducción autónomo fue presentado en 1939, y era un vehículo eléctrico, controlado por un circuito eléctrico embebido en el pavimento de la carretera, el presente nos muestra un escenario más prometedor en donde la ciencia de datos juega un factor fundamental.
Los automóviles en la actualidad están utilizando la visión artificial para obtener durante su camino imágenes significativas que mediante el uso de la Inteligencia Artificial codifiquen el acto de aprender y eventualmente comprender como nuestro cerebro es capaz de percibir nuestro mundo visual al conducir.
Los vehículos autónomos dotados de computadoras, cámaras, sensores y software ayudarán a mejorar los indicadores de eficiencia y seguridad en vehículos autónomos. Las cámaras y sensores con los que están dotados en la actualidad los autos nos permiten una precisión muy alta para la clasificación de objetos.
Entonces bien, ahora que tenemos cientos de datos, imágenes o videos adquiridos y clasificados, entra al juego la ciencia de datos, la cual buscará con estos generar conocimiento actuable, y particularmente los vehículos autónomos suman a esta experiencia el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).
El software principal de los vehículos autónomos tendrá como fundamento la utilización de redes neurales que mediante el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, logren “conducir” un vehículo no solo tal cual como los seres humanos lo hacemos, sino incluso tomar mejores y más seguras decisiones que de la forma en la que lo hacemos las personas a diario.
Autor:
L.I. Juan José Garcia Alcacio
Coordinación de Emprendimiento
