Deep Learning y conducción autónoma

Que un coche venga a buscarnos a través de un smartwatch o conduzca sólo, podía dejar de ser ciencia ficción en los próximos años gracias a tecnologías como el Deep Learning. Hoy en día existen algoritmos capaces de identificar patrones dentro de los datos y realizar predicciones. La medicina o el mundo financiero ya se están beneficiando de estas capacidades, que están a punto de llegar a los sistemas de conducción.

Deep learning y conducción autónoma

Seguro que eres consciente de que los datos son de gran valor en la actualidad, ya que se generan constantemente y casi por cualquier acción. Tal volumen exige una capacidad de análisis que excede la del ser humano; sin embargo, los algoritmos logran en segundos filtrar los datos, ordenarlos y realizar predicciones. Además, el propio algoritmo va mejorándose sin ayuda.

Estas características son tremendamente útiles en el mundo de la conducción autónoma. Para empezar, los desarrolladores del software aligeran en gran medida la redacción de código, ya que el programa que desarrollan irá modificándose mediante la experiencia. Asimismo, como puedes ver, es vital que aprenda los objetos que se encontrará durante la conducción y que logre establecer los patrones adecuados.

El algoritmo cimienta su trabajo en la repetición, por lo que necesita un gran volumen de datos que le permitan optimizar las tareas. Una manera de potenciar esta capacidad es contar con una flota de coches conectados entre sí, algo que aplicado al mundo real nos ofrece unas posibilidades gigantescas. Cuando un vehículo encuentre algo nuevo, el resto lo sabrá y lo integrará en sus conocimientos.

Gracias a esto se supera uno de los principales escollos de la conducción autónoma: lo imprevisible. Ante una situación nueva y repentina, tú cuentas con tus reflejos y experiencias atesoradas, pero cualquier programa fallaría por ser demasiado rígido. Esto no ocurre si se aplica el aprendizaje profundo.

Técnicas de deep learning

Con el tiempo se han desarrollado dos técnicas principales: la abstracción semántica y el aprendizaje de punta a punta. La primera se enfrenta a la realidad fragmentándola para facilitar su análisis. Para esto se desarrollan diferentes módulos especializados, lo cual facilita el trabajo del programa. Así, un módulo controla las señales de tráfico, otro la velocidad y un tercero los coches circundantes.

Los datos son compartidos entre todos los módulos y combinados para generar una respuesta al unísono. Además, los programadores te aportan un conocimiento previo que sirve de base y entrenamiento. El resultado final es un programa capaz de adaptarse a los cambios y responder de manera adecuada, casi como lo haría un ser humano. Al fin y al cabo, piensa que no eres más que millones de células especializadas controladas por un órgano central.

La segunda técnica, la del aprendizaje de punta a punta, está basada en el aprendizaje autónomo, el cual se logra a través de la experiencia directa. El análisis de los datos se realiza de manera holística, es decir, a partir de todos los datos recibidos, sin necesidad alguna de dividirlos en bloques específicos como en la primera técnica.

Usos del Deep Learning

Los usos del deep learning ya están marcando un antes y un después en muchos sectores. Para empezar, en la informática es una herramienta esencial para la ciberseguridad. Como recordarás, la ventaja del aprendizaje profundo es la de predecir patrones, algo que pueden aplicar sobre algunos virus, como es el caso del malware.

También destaca en el sector financiero, en el que es vital encontrar patrones. Estos permiten desde optimizar una inversión a predecir una crisis económica en ciernes. Además, las aplicaciones realizan por sí mismas millones de operaciones al instante, algo que un ser humano no puede conseguir.

Deep learning y automatización industrial

Con el paso del tiempo cada vez más sectores se beneficiarán de las ventajas del aprendizaje profundo. Así, el deep learning y la automatización industrial ya van de la mano en las empresas. Estos cambios empiezan a verse como una cuarta revolución industrial, que traerá, aunque resulte paradójico, nuevos y mejores empleos para las personas.

La automatización en la industria permitirá reducir el tiempo de los procesos más repetitivos, ya que una máquina gobernada por un algoritmo que aprende es más eficiente y además de eliminar esas tareas repetitivas y sin valor al personal cualificado, que puede dedicarse a tareas de mayor grado de complejidad negarlo, no va a protestar por hacer siempre lo mismo. Además, liberará a las personas de los trabajos más engorrosos y que más tiempo se tarda en hacer.

Al final, como te puedes imaginar, el trabajo se centrará en supervisar a las máquinas, a programarlas o a crearlas, entre otros muchos trabajos que ofrecen tiempo libre y una alta remuneración. Todo gracias a una operación matemática capaz de cumplir órdenes y modificarse las veces que haga falta para adaptarse a su tarea.

En conclusión, el deep learning y la conducción autónoma van a causar una auténtica revolución en las carreteras. Pronto podrás sentarte al volante y disfrutar del paisaje sin temer a nada, ya que un algoritmo capaz de aprender te llevará a donde quieras. Además, la tecnología actual permite a estas aplicaciones enfrentarse a lo impredecible, lo que es un gran avance.

2019-10-24T17:59:49+02:0024 octubre, 2019|

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