¿Recuerdas ese clip del Tesla aprendiendo a conducir en una simulación durante el evento del día de la IA de Tesla? El video incluía imágenes de una simulación fotorrealista que enseña a los vehículos de Tesla a manejar mejor los casos difíciles en las esquinas. El canal de YouTube Papeles de dos minutos se sumerge en eso mucho más profundamente y también lo vincula con investigaciones recientes específicas en el espacio de la IA.
Durante el evento del Día de la IA de Tesla, Tesla compartió gran parte de su desarrollo de IA con el mundo y mostró cómo el equipo de Tesla está mejorando la tecnología a medida que avanza, con el objetivo de habilitar algún día vehículos Tesla totalmente autónomos. Sin embargo, gran parte de eso pasó por encima de nuestras cabezas. Papeles de dos minutos Nos ralentiza un poco las cosas aquí y explica con mayor claridad algunos procesos.
Al mismo tiempo, Papeles de dos minutos está utilizando este video de Tesla para mostrar cómo los hallazgos de varios trabajos académicos / de investigación sobre asuntos de inteligencia artificial se están abriendo camino en aplicaciones del mundo real: y rápido. En algunos momentos, el narrador identifica artículos específicos vinculados a tareas específicas que Tesla FSD está haciendo.
Una cosa que todos sabemos sobre los vehículos Tesla es que tienen ocho cámaras. Un paso clave para Tesla es crear una "vista del espacio vectorial" a partir de esas 8 imágenes de la cámara, algo que es similar a un mapa o una versión de videojuego de las carreteras y los objetos circundantes. El video enfatizó que este es un problema difícil porque el automóvil tiene muchas cámaras y deben combinarse para un "mapa 3D" del mundo que están viendo. Cada cámara solo ve parte de su entorno, y cada una de esas partes debe coserse con las demás. En el video, se usa un camión como ejemplo.
El narrador está sorprendido por el hecho de que incluso los artículos de 2020 se están utilizando para informar / mejorar el desarrollo de Tesla FSD, un cambio increíblemente rápido de ser publicado a influir en la IA del mundo real.
Volviendo a un ejemplo del video de Tesla: existe el caso de un camión grande que pasa al Tesla. Una cámara vio el camión en su totalidad, mientras que una solo vio la cabina. Otra cámara vio los remolques y otra vio la cabina del camión junto con una vista parcial del remolque. El automóvil tiene que averiguar exactamente qué está mirando y cuánto mide el camión para colocarlo con precisión en la vista del espacio vectorial.
"Lo que necesitamos para esto es una técnica que pueda fusionar la información de muchas cámaras de forma inteligente".
La dificultad radica en las diferentes calibraciones, ubicaciones, dirección de visualización y otras propiedades de cada una de las cámaras. Sin embargo, por difícil que sea, no es imposible, y el video señala que una “red neuronal transformadora” puede lograrlo. La técnica demostrada en el video funcionó significativamente mejor que la red de una sola cámara. Nuevamente, el narrador vinculó esto a un artículo publicado específico.
Si está interesado en un análisis más profundo de parte de esta tecnología de inteligencia artificial utilizada y los artículos publicados relacionados que se utilizan para ello, mira el video completo aquí.
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Fuente: https://cleantechnica.com/2021/09/08/video-watch-a-tesla-learn-to-drive-in-a-simulation/
