{"id":23571,"date":"2021-07-08T09:01:30","date_gmt":"2021-07-08T15:01:30","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23571"},"modified":"2021-07-08T09:02:26","modified_gmt":"2021-07-08T15:02:26","slug":"el-nuevo-algoritmo-ayuda-a-los-vehiculos-autonomos-a-encontrarse-a-si-mismos-en-verano-o-en-invierno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-nuevo-algoritmo-ayuda-a-los-vehiculos-autonomos-a-encontrarse-a-si-mismos-en-verano-o-en-invierno\/","title":{"rendered":"El nuevo algoritmo ayuda a los veh\u00edculos aut\u00f3nomos a encontrarse a s\u00ed mismos, en verano o en invierno"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"70jg5\"><span style=\"color: #000000;\">Sin GPS, los sistemas aut\u00f3nomos se pierden f\u00e1cilmente.\u00a0Ahora, un nuevo algoritmo desarrollado en Caltech permite que los sistemas aut\u00f3nomos reconozcan d\u00f3nde est\u00e1n simplemente mirando el terreno que los rodea y, por primera vez, la tecnolog\u00eda funciona independientemente de los cambios estacionales en ese terreno.<!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"12hl2\"><span style=\"color: #000000;\">Los detalles sobre el proceso se publicaron el 23 de junio en la revista\u00a0<i>Science Robotics<\/i>\u00a0, publicada por la Asociaci\u00f3n Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"920qv\"><span style=\"color: #000000;\">El proceso general, conocido como navegaci\u00f3n visual relativa al terreno (VTRN), se desarroll\u00f3 por primera vez en la d\u00e9cada de 1960.\u00a0Al comparar el terreno cercano con im\u00e1genes de sat\u00e9lite de alta resoluci\u00f3n, los sistemas aut\u00f3nomos pueden ubicarse por s\u00ed mismos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"5c4nj\"><span style=\"color: #000000;\">El problema es que, para que funcione, la generaci\u00f3n actual de VTRN requiere que el terreno que est\u00e1 mirando coincida con las im\u00e1genes de su base de datos.\u00a0Cualquier cosa que altere u oscurezca el terreno, como la capa de nieve o las hojas ca\u00eddas, hace que las im\u00e1genes no coincidan y ensucia el sistema.\u00a0Por lo tanto, a menos que exista una base de datos de las im\u00e1genes del paisaje en todas las condiciones concebibles, los sistemas VTRN pueden confundirse f\u00e1cilmente.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"bk4np\"><span style=\"color: #000000;\">Para superar este desaf\u00edo, un equipo del laboratorio de\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/eas.caltech.edu\/people\/sjchung\">Soon-Jo Chung<\/a>\u00a0, profesor Bren de Aeroespacial y Control y Sistemas Din\u00e1micos e investigador cient\u00edfico en JPL, que Caltech administra para la NASA, recurri\u00f3 al aprendizaje profundo y la inteligencia artificial (IA) para eliminar la estacionalidad. contenido que obstaculiza los sistemas actuales de VTRN.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"e3i2n\"><span style=\"color: #000000;\">&#8220;La regla general es que ambas im\u00e1genes, la del sat\u00e9lite y la del veh\u00edculo aut\u00f3nomo, deben tener un contenido id\u00e9ntico para que funcionen las t\u00e9cnicas actuales. Las diferencias que pueden manejar se refieren a lo que se puede lograr con un filtro de Instagram eso cambia los tonos de una imagen &#8220;, dice Anthony Fragoso (MS &#8217;14, PhD &#8217;18), profesor y cient\u00edfico de planta, y autor principal del art\u00edculo de\u00a0<i>Science Robotics<\/i>\u00a0.\u00a0&#8220;En los sistemas reales, sin embargo, las cosas cambian dr\u00e1sticamente seg\u00fan la temporada porque las im\u00e1genes ya no contienen los mismos objetos y no se pueden comparar directamente&#8221;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"d4v0b\"><span style=\"color: #000000;\">El proceso, desarrollado por Chung y Fragoso en colaboraci\u00f3n con el estudiante de posgrado Connor Lee (BS &#8217;17, MS &#8217;19) y el estudiante de pregrado Austin McCoy, utiliza lo que se conoce como &#8220;aprendizaje auto-supervisado&#8221;.\u00a0Si bien la mayor\u00eda de las estrategias de visi\u00f3n por computadora se basan en anotadores humanos que seleccionan cuidadosamente grandes conjuntos de datos para ense\u00f1arle a un algoritmo c\u00f3mo reconocer lo que est\u00e1 viendo, esta permite que el algoritmo se ense\u00f1e a s\u00ed mismo.\u00a0La IA busca patrones en las im\u00e1genes desentra\u00f1ando detalles y caracter\u00edsticas que los humanos probablemente pasar\u00edan por alto.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"7jh7r\"><span style=\"color: #000000;\">Complementar la generaci\u00f3n actual de VTRN con el nuevo sistema produce una localizaci\u00f3n m\u00e1s precisa: en un experimento, los investigadores intentaron localizar im\u00e1genes de follaje de verano frente a im\u00e1genes de hojas de invierno utilizando una t\u00e9cnica de VTRN basada en correlaci\u00f3n.\u00a0Descubrieron que el rendimiento no era mejor que un lanzamiento de moneda, y el 50 por ciento de los intentos resultaban en fallas de navegaci\u00f3n.\u00a0Por el contrario, la inserci\u00f3n del nuevo algoritmo en el VTRN funcion\u00f3 mucho mejor: el 92 por ciento de los intentos se emparejaron correctamente y el 8 por ciento restante pudo identificarse como problem\u00e1tico de antemano y luego manejarse f\u00e1cilmente utilizando otras t\u00e9cnicas de navegaci\u00f3n establecidas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"bn7pg\"><span style=\"color: #000000;\">&#8220;Las computadoras pueden encontrar patrones oscuros que nuestros ojos no pueden ver y pueden captar incluso la tendencia m\u00e1s peque\u00f1a&#8221;, dice Lee.\u00a0VTRN estaba en peligro de convertirse en una tecnolog\u00eda inviable en entornos comunes pero desafiantes, dice.\u00a0&#8220;Rescatamos d\u00e9cadas de trabajo para resolver este problema&#8221;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"2eqtp\"><span style=\"color: #000000;\">M\u00e1s all\u00e1 de la utilidad para drones aut\u00f3nomos en la Tierra, el sistema tambi\u00e9n tiene aplicaciones para misiones espaciales.\u00a0El sistema de entrada, descenso y aterrizaje (EDL) en la\u00a0misi\u00f3n del rover\u00a0<i>Perseverance<\/i>\u00a0Mars 2020 de JPL\u00a0, por ejemplo, us\u00f3 VTRN por primera vez en el Planeta Rojo para aterrizar en el cr\u00e1ter Jezero, un sitio que anteriormente se consideraba demasiado peligroso para una caja fuerte. entrada.\u00a0Con rovers como\u00a0<i>Perseverance<\/i>, &#8220;es necesaria una cierta cantidad de conducci\u00f3n aut\u00f3noma&#8221;, dice Chung, &#8220;ya que las transmisiones podr\u00edan tardar 20 minutos en viajar entre la Tierra y Marte, y no hay GPS en Marte&#8221;.\u00a0El equipo consider\u00f3 las regiones polares marcianas que tambi\u00e9n tienen intensos cambios estacionales, condiciones similares a la Tierra, y el nuevo sistema podr\u00eda permitir una navegaci\u00f3n mejorada para respaldar los objetivos cient\u00edficos, incluida la b\u00fasqueda de agua.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"ft3i5\"><span style=\"color: #000000;\">A continuaci\u00f3n, Fragoso, Lee y Chung ampliar\u00e1n la tecnolog\u00eda para tener en cuenta tambi\u00e9n los cambios en el clima: niebla, lluvia, nieve, etc.\u00a0Si tiene \u00e9xito, su trabajo podr\u00eda ayudar a mejorar los sistemas de navegaci\u00f3n para autom\u00f3viles sin conductor.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" data-block-key=\"c4cfp\"><span style=\"color: #000000;\">El art\u00edculo de\u00a0<i>Science Robotics<\/i>\u00a0se titula &#8221;\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/robotics.sciencemag.org\/content\/6\/55\/eabf3320\">Una transformaci\u00f3n profunda invariable estacionalmente para la navegaci\u00f3n visual relativa al terreno<\/a>\u00a0&#8220;.\u00a0Este proyecto fue financiado por Boeing Company y la National Science Foundation.\u00a0McCoy particip\u00f3 a trav\u00e9s\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/sfp.caltech.edu\/programs\/surf\">del programa de becas de investigaci\u00f3n de pregrado de verano de Caltech<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n<p data-block-key=\"c4cfp\">Fuente:<\/p>\n<p>New Algorithm Helps Autonomous Vehicles Find Themselves, Summer or Winter. (s. f.). Recuperado 8 de julio de 2021, de https:\/\/www.caltech.edu\/about\/news\/new-algorithm-helps-autonomous-vehicles-find-themselves-summer-or-winter<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sin GPS, los sistemas aut\u00f3nomos se pierden f\u00e1cilmente.\u00a0Ahora, un nuevo algoritmo desarrollado en Caltech permite que los sistemas aut\u00f3nomos reconozcan d\u00f3nde est\u00e1n simplemente mirando el terreno que los rodea y, por primera vez, la tecnolog\u00eda funciona independientemente de los cambios estacionales en ese terreno.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":23572,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-23571","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - 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