{"id":39755,"date":"2019-08-18T07:28:15","date_gmt":"2019-08-18T12:28:15","guid":{"rendered":"https:\/\/webirix.com\/?p=39755"},"modified":"2019-08-19T08:32:01","modified_gmt":"2019-08-19T13:32:01","slug":"asi-evoluciona-la-inteligencia-de-los-coches-autonomos-de-google-y-waymo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webirix.com\/en\/asi-evoluciona-la-inteligencia-de-los-coches-autonomos-de-google-y-waymo\/","title":{"rendered":"This is how the intelligence of the autonomous cars of Google and Waymo evolves"},"content":{"rendered":"<p>Con anterioridad en Webirix hemos hablado sobre la carrera para <a href=\"https:\/\/webirix.com\/en\/cuando-google-demando-e-invirtio-en-uber-al-mismo-tiempo\/\">mandar autos aut\u00f3nomo<\/a>s al mercado por parte de Uber, con el agridulce experimento de los camiones Otto, y Google por medio de su divisi\u00f3n Waymo.<\/p>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"flHseOnFnb\"><p><a href=\"https:\/\/webirix.com\/en\/cuando-google-demando-e-invirtio-en-uber-al-mismo-tiempo\/\">When Google sued and invested in Uber at the same time<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"&#171;Cuando Google demand\u00f3 e invirti\u00f3 en Uber, al mismo tiempo&#187; &#8212; Webirix\" class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\" src=\"https:\/\/webirix.com\/cuando-google-demando-e-invirtio-en-uber-al-mismo-tiempo\/embed\/#?secret=flHseOnFnb\" data-secret=\"flHseOnFnb\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n<p>En medio de demandas por robo de propiedad intelectual (el principal cient\u00edfico de Waymo se fug\u00f3 a Otto) y la lentitud de la industria automotriz convencional, pareciera que los avances no son tantos pero en realidad hay una historia interesante acerca de c\u00f3mo la inteligencia artificial va evolucionando.<\/p>\n<p>Leemos en el Technology Review:<\/p>\n<p>os coches aut\u00f3nomos de Waymo ahora tienen algo en com\u00fan con los cerebros de los veh\u00edculos normales: su inteligencia proviene, en parte, del poder de la evoluci\u00f3n.\u00a0<strong>Los ingenieros de Waymo, propiedad de Alphabet (la empresa matriz de Google), se han unido con los investigadores de DeepMind<\/strong>, otra divisi\u00f3n de Alphabet dedicada a la inteligencia artificial (IA), con el fin de encontrar un proceso m\u00e1s eficiente para entrenar sus algoritmos de conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n<p>Para ello, usaron una t\u00e9cnica llamada entrenamiento basado en la poblaci\u00f3n (PBT por sus siglas en ingl\u00e9s),\u00a0<a href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/population-based-training-neural-networks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">previamente desarrollada<\/a>\u00a0por DeepMind\u00a0<strong>para perfeccionar los algoritmos de videojuegos.<\/strong>\u00a0PBT, que se inspira en la evoluci\u00f3n biol\u00f3gica, acelera la selecci\u00f3n de algoritmos y par\u00e1metros de aprendizaje autom\u00e1tico para una tarea en particular haciendo que el c\u00f3digo adecuado se extraiga de los espec\u00edmenes &#8220;m\u00e1s aptos&#8221; (aquellos que realizan la tarea determinada de la forma m\u00e1s eficiente) en una poblaci\u00f3n algor\u00edtmica.<\/p>\n<p>Refinar\u00a0<strong>los algoritmos de IA de esta manera tambi\u00e9n puede contribuir a dar una ventaja a Waymo.<\/strong>\u00a0Los algoritmos que gu\u00edan a los coches aut\u00f3nomos deben volver a entrenarse y recalibrarse a medida que los veh\u00edculos recopilan m\u00e1s datos y se usan en nuevas ubicaciones. Decenas de compa\u00f1\u00edas est\u00e1n compitiendo para conseguir la mejor tecnolog\u00eda de conducci\u00f3n aut\u00f3noma en carreteras reales. Waymo est\u00e1\u00a0<strong>explorando\u00a0<\/strong><strong><a href=\"https:\/\/medium.com\/waymo\/automl-automating-the-design-of-machine-learning-models-for-autonomous-driving-141a5583ec2a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">otras formas<\/a><\/strong><strong>\u00a0de automatizar y acelerar el desarrollo de sus algoritmos de aprendizaje\u00a0<\/strong>autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>De hecho, los m\u00e9todos m\u00e1s eficientes para volver a entrenar el c\u00f3digo de aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0<strong>deber\u00edan permitir que la IA sea flexible y \u00fatil en diferentes contextos<\/strong>. &#8220;Uno de los principales desaf\u00edos para cualquier persona que se dedica al aprendizaje autom\u00e1tico en un sistema industrial es poder reconstruir el sistema para aprovechar el nuevo c\u00f3digo&#8221;, explica el director de infraestructura de aprendizaje autom\u00e1tico de Waymo, Matthieu Devin. &#8220;<strong>Debemos volver a entrenar la red constantemente y reescribir nuestro c\u00f3digo<\/strong>. Y cuando volvemos a entrenarla, es posible que tengamos que modificar los par\u00e1metros&#8221;.<\/p>\n<p>Los coches aut\u00f3nomos modernos est\u00e1n controlados por una combinaci\u00f3n de algoritmos y t\u00e9cnicas muy sofisticados. Numerosos\u00a0<strong>algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se utilizan para detectar las l\u00edneas de carril, se\u00f1ales, otros veh\u00edculos<\/strong>\u00a0y peatones con los datos de los sensores. Adem\u00e1s, trabajan conjuntamente con un c\u00f3digo convencional, o escrito a mano, para controlar el veh\u00edculo y responder a diferentes circunstancias. Cada nueva iteraci\u00f3n de un sistema de conducci\u00f3n aut\u00f3noma se debe\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/10596\/las-peores-pesadillas-de-un-conductor-entrenan-al-coche-autonomo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">probar minuciosamente en una simulaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n<p>En particular, los veh\u00edculos aut\u00f3nomos de hoy en d\u00eda dependen en gran medida del aprendizaje profundo. Sin embargo, configurar una red neuronal profunda con las propiedades y los par\u00e1metros correctos (los valores que se programan al inicio) es bastante complicado. La mayor\u00eda de las\u00a0<strong>redes y par\u00e1metros adecuados se seleccionan manualmente<\/strong>, algo que requiere mucho tiempo, o se modifican aleatoriamente por un ordenador, lo que requiere una gran potencia de procesamiento.<\/p>\n<p>&#8220;En Waymo entrenamos much\u00edsimas redes neuronales diferentes y\u00a0<strong>los investigadores dedican mucho tiempo a encontrar la mejor manera de hacerlo<\/strong>&#8220;, afirma la ingeniera de infraestructura de aprendizaje autom\u00e1tico en Waymo Yu-hsin (Joyce) Chen. &#8220;Hab\u00eda una demanda y simplemente aprovechamos la oportunidad&#8221;<\/p>\n<p>***<\/p>\n<p><strong>PARA LEER: <a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/11332\/la-tecnica-que-acelera-la-ia-de-coches-autonomos-y-videojuegos\">La t\u00e9cnica que acelera la AI de coches y videojuegos<\/a><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Previously on Webirix we have talked about the race to bring autonomous cars to market by Uber, with the bittersweet experiment of Otto trucks, and Google through its Waymo division. When Google sued and invested in Uber, at the same time Amid intellectual property theft lawsuits (the ...<\/p>","protected":false},"author":99,"featured_media":39760,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2293,2291],"tags":[],"class_list":["post-39755","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-autos","category-tecnologia"],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/webirix.com\/wp-content\/uploads\/2019\/08\/20161213103623_750xx5312-2988-0-0.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39755","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/99"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39755"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39755\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39761,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39755\/revisions\/39761"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39760"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39755"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39755"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webirix.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39755"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}