Descripción del proyecto
EN LA ACTUALIDAD LOS ACCIDENTES DE TRAFICO SON CAUSADOS PRINCIPALMENTE POR FACTORES HUMANOS COMO LAS DISTRACCIONES, EL CANSANCIO, EL ALCOHOL O LA VELOCIDAD. LA MOVILIDAD PODRIA SER MAS SEGURA SI SE REALIZARA MEDIANTE VEHICULOS AUTONOMOS (VAS). ADEMAS, LOS VAS REDUCEN LA CONGESTION, LA POLUCION AMBIENTAL Y EL TIEMPO DE TRAYECTO. EN ULTIMA INSTANCIA, LA GENERACION DE CONOCIMIENTO PARA DESARROLLAR VAS SON LA FUERZA MOTRIZ DE LA DIGITALIZACION DE LA MOVILIDAD DE PERSONAS Y BIENES.EL DESARROLLO DE VAS ES UNA TAREA MULTIDISCIPLINAR EN CUYO NUCLEO SE ENCUENTRA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL(IA). ACTUALMENTE LOS CONDUCTORES DE IA SE BASAN EN UNA ARQUITECTURA DE MODULOS PERCEPTUALES Y DE PLANIFICACION DE MANIOBRAS. LOS MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO QUE SE ENCUENTRAN DETRAS DE DICHOS MODULOS PROCESAN LOS DATOS DE LOS SENSORES EMBARCADOS EN EL VEHICULO. EL DESARROLLO DE ESTOS MODELOS REQUIERE MILLONES DE DATOS DE SENSOR BRUTOS CON SU GROUNDTRUTH(GT) ASOCIADO PARA REALIZAR EL APRENDIZAJE SUPERVISADO. COMO ESTE GT NORMALMENTE ES PRODUCIDO POR UN PROCESO DE ANOTACION MANUAL, ES UN CUELLO DE BOTELLA IMPORTANTE PARA EL DESARROLLO DE VAS. ADEMAS, LA GENERACION DEL GRAN VOLUMEN DE GT NECESARIO ES TAN COSTOSA QUE SOLO ESTA AL ALCANCE DE GRANDES EMPRESAS TECNOLOGICAS O DE AUTOMOCION.UNA ALTERNATIVA AL PARADIGMA DE MODULOS PERCEPTUALES DE IA, TODAVIA MINORITARIA, ES EL DE CONDUCCION END-TO-END, QUE NO REQUIERE DE DATOS DE GT ANOTADOS MANUALMENTE. ASI, LOS TRABAJOS DIRIGIDOS A UNA MEJOR COMPRENSION DE COMO ENTRENAR Y TESTEAR CONDUCTORES DE IA DE TIPO END-TO-END CONTRIBUYEN A DEMOCRATIZAR EL DESARROLLO DE VAS. POR EJEMPLO, LAS PYMES PODRIAN ACOGERSE A ESTE PARADIGMA PARA OFRECER VAS QUE CUBRAN RUTAS EN ZONAS RURALES POCO POBLADAS, TRAYECTOS DENTRO DE INSTALACIONES INDUSTRIALES, ETC. ES DECIR, SERVICIOS A ESCALA LOCAL QUE POSIBLEMENTE NO SEAN ATRACTIVOS PARA LAS GRANDES EMPRESAS, PERO SI NECESARIOS PARA MUCHOS CIUDADANOS.HASTA EL MOMENTO EL DESARROLLO DE CONDUCTORES DE IA END-TO-END SE HA BASADO EN DATOS PROVENIENTES DE SENSORES Y EN VARIABLES DE ESTADO DEL VEHICULO (VELOCIDAD, ANGULO DE GIRO, ACELERACION/FRENO), RECOGIDOS MEDIANTE COCHES CONDUCIDOS POR HUMANOS. DESPUES SE UTILIZA UN TIPO DE ENTRENAMIENTO DENOMINADO IMITACION DE COMPORTAMIENTO PARA APRENDER LOS MODELOS SENSORIMOTORES QUE SE ENCUENTRAN DENTRO DE TALES CONDUCTORES DE IA. SIN EMBARGO, SIGUIENDO ESTE PROCEDIMIENTO LAS DECISIONES DE CONDUCCION DE LOS CONDUCTORES HUMANOS SOLO SE CAPTURAN DE MANERA INDIRECTA. EL CONTENIDO DE LA ESCENA QUE LOS CONDUCTORES HUMANOS PERCIBEN PARA REALIZAR ESTAS ACCIONES NO SE CONSIDERA EN ABSOLUTO. POR TANTO, NO ESTA CLARO SI LOS CONDUCTORES DE IA HAN APRENDIDO REALMENTE RELACIONES CORRECTAS DE CAUSA-EFECTO, O SI SU COMPORTAMIENTO CORRESPONDE A FACTORES CASUALES. EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES INVESTIGAR SI LA SUPERVISION DURANTE EL ENTRENAMIENTO DE CONDUCTORES IA END-TO-END BASADA EN MAPAS DE ATENCION DE CONDUCTORES HUMANOS, MEJORA EL RENDIMIENTO DE ESTAS IAS. LLAMAMOS A ESTE NUEVO ENFOQUE IMITACION DE COMPORTAMIENTO COGNITIVO.ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION SE BASARA EN EL SIMULADOR DE CONDUCCION CARLA(CARLA.ORG). LA RAZON ES QUE SI BIEN DURANTE LA CONDUCCION REAL TAMBIEN PODEMOS MONITORIZAR A LOS CONDUCTORES HUMANOS MEDIANTE TECNOLOGIA DE TIPO EYE-TRACKING Y SINCRONIZARLA CON LOS SENSORES EMBARCADOS, SE TRATA DE EXPERIMENTOS MAS COSTOS Y A MAYOR ESCALA, Y PREVIAMENTE ES NECESARIO VERIFICAR MEDIANTE LA SIMULACION QUE ES CONVENIENTE Y VALE LA PENA HACERLO. OVILIDAD INTELIGENTE\IMITACION DE COMPORTAMIENTO COGNITIVO\VISION POR COMPUTADOR\APRENDIZAJE PROFUNDO\CONDUCCION AUTONOMA