Un modelo a escala del Audi Q2 gestiona el aparcamiento automático
Se trata de una de las conferencias especializadas en inteligencia artificial más importantes del mundo. Cada año, la Conferencia y Taller sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal presenta avances en los campos del aprendizaje de las máquinas y la neurociencia computacional.
En esta ocasión, Audi muestra por primera vez su experiencia en este acto. Del 5 al 10 de diciembre de 2016, en Barcelona, el fabricante de vehículos enseñará, con la ayuda de un modelo a escala, cómo puede un coche desarrollar estrategias de aparcamiento inteligentes.
Un modelo inteligente de medio metro
Los sistemas de autoaprendizaje son una tecnología clave para los coches de conducción pilotada. Ésta es la razón por la cual Audi ya ha acumulado una gran cantidad de conocimientos en el campo de las máquinas inteligentes.
Además, Audi es el único fabricante de automóviles que va a estar representado con su propio stand en la Conferencia NIPS. Un modelo a escala 1:8 del Q2 Concept demostrará el proceso de aparcamiento inteligente. En un área que mide 3×3 metros, el coche busca y encuentra de forma autónoma una plaza de aparcamiento adecuada para después estacionarse él mismo en ella.
Funcionamiento del aparcamiento automático
El sensor tecnológico del prototipo consiste en dos cámaras individuales orientadas hacia delante y hacia atrás, junto con diez sensores ultrasónicos situados en diversos puntos alrededor del modelo. Un ordenador central de a bordo convierte los datos en señales de control para la dirección y el motor eléctrico. Mientras, en la superficie de conducción, el coche a escala determina primero su posición relativa respecto al espacio de aparcamiento.
Tan pronto como percibe la posición, calcula cómo puede conducir de forma segura al destino fijado. El pequeño vehículo maniobra, gira y se mueve hacia delante y hacia atrás, dependiendo de la situación que se le presente.
Con ello, la capacidad de aparcamiento del modelo a escala se hizo posible gracias al denominado ‘aprendizaje de refuerzo profundo’. En otras palabras, el sistema aprende esencialmente de los ensayos y errores.
Para empezar, el coche selecciona al azar su dirección de movimiento. Un algoritmo identifica de forma autónoma las acciones llevadas a cabo con éxito, de tal manera que se va refinando continuamente la estrategia de aparcamiento. Así, al final el sistema es capaz de resolver por sí mismo incluso los problemas más difíciles.
