La función de conducción de los coches autónomos de Tesla, Autopilot, cada vez se desarrolla más y adquiere mayor relevancia en la carrera hacia la conducción totalmente autónoma. Recientemente, se ha dado a conocer, a través de Andrej Karpathy, Director de Inteligencia Artificial y Visión por Ordenador de Tesla, información sobre el proceso para entrenar las redes neuronales del Tesla Autopilot.
Tesla Autopilot: rompiendo esquemas
Con respecto a los avances presentados, uno de los aspectos más resaltantes es que, contrario a lo esperado, la tecnología de Tesla para captar el entorno de sus coches, no se basa en el uso de sensores LIDAR. Para realizar esta vital función, Tesla trabaja con un sistema de ocho cámaras externas, que están equipadas con visión por ordenador.
Esto le ha permitido al Autopilot de Tesla conducir con gran eficiencia por autopistas, incluso a través de zonas de construcción.
Tecnología de punta y diseño propio
Pero esta no es la única característica resaltante del Autopilot. También tiene el Full Self Driving (FSD, por sus siglas en inglés). Es un chip de diseño propio que hace las veces de cerebro para los nuevos coches de conducción autónoma de Tesla. La diferencia en los Tesla que cuentan con el ordenador FSD frente a los anteriores, es que no utiliza un sólo chip, sino dos.
El FSD: Full Self Driving
Los dos chips FSD operan de forma independiente y contrastan los datos que obtienen. Cuando coinciden en las decisiones tomadas, la ejecutan. En otras palabras, operan dos ordenadores simultáneamente y sólo cuando están de acuerdo en cada una de las decisiones que toman, éstas son realizadas.
Un superordenador
Este superordenador, que cuenta con doble CPU redundante, es capaz de ofrecer más de 144 Tera Operaciones Por Segundo (TOPS) de rendimiento de redes neuronales. El FSD puede procesar toda la información que recibe, con una capacidad de hasta 2,5 gigapíxeles por segundo y 36,8 TOPS.
Con respecto a la memoria RAM, ésta opera a 4266 Gbps y cuenta con un ancho de banda máximo de 68 Gbps. Y el ordenador FSD tiene integrados sus propios procesadores de señal de imagen de 24 bits, que son compatibles con mapeo de tonos avanzado y reducción de ruido, capacitados para realizar operaciones de hasta un gigapíxel por segundo.
Estrategia de entrenamiento del Tesla Autopilot
Otro punto interesante para el desarrollo del Autopilot de Tesla está en ‘Operación Vacación’. Gracias a esta, prácticamente es posible seguir entrenando las redes neuronales mientras el coche sigue circulando. De esta forma, todos los coches Tesla aportan para crear una gran base de datos que alimenta y entrena estas redes neuronales.
Y los números de datos recopilados son realmente impresionantes. Se trata de más de 1000 millones de millas de operación del Tesla Autopilot, sólo en Norteamérica. Se incluyen más de 200.000 cambios de carril automáticos, también la operación en más de 50 países, y más de medio millón de sesiones de Smart Summon, la nueva función para invocar de forma autónoma a nuestro Tesla.
Si alguien duda de la eficiencia del entrenamiento de redes neuronales en los coches autónomos de Tesla, solo debe reflexionar sobre estas estadísticas.
Fuente: Xataka