Investigadores de la Universidad de Cornwell, en Estados Unidos, han desarrollado una tecnología para ayudar a los autos inteligentes para que desarrollen recuerdos, y así ayudarlos a conducir en condiciones climáticas adversas.
Los automóviles autónomos son el futuro, pero aún tiene bastantes retos que superar que van desde las redes móviles de baja latencia, hasta el poder de cómputo y de sus sensores. Después de todo, las carreteras y el clima pueden ser impredecibles.
Por ello, se busca que los autos no solo dependan de sus sensores, -que también tienen sus límites-, y que aprendan de las vías usando el poder de las redes neuronales formando “recuerdos”.
Buscando este objetivo, un grupo de investigadores de la Universidad de Cornwell desarrolló tres investigaciones presentadas en el evento IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022) llevado a cabo en Nueva Orleans el pasado junio.
De esta forma, recopilaron datos de un coche equipado con sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) durante un periodo de 18 meses. El automóvil fue expuesto a condiciones meteorológicas difíciles, creando una base de datos que le permitía establecer “recuerdos” de las vías recorridas.
Además de hacer las carreteras más seguras, los investigadores aseguran que sus métodos podrían reducir drásticamente el coste de desarrollo de los vehículos autónomos al no tener que depender de costosas bases de datos generados por otras fuentes.
