Toyota Research Institute muestra la última tecnología de conducción asistida por IA

  • El mes pasado, Toyota Research Institute (TRI) invitó a varios periodistas a sumergirse en su nuevo programa de Conceptos Acelerados de seguridad activa.
  • Es la primera vez que TRI organiza una actividad para prensa internacional como esta, celebrada en Thunderhill Raceway, Willows (California, EE.UU.), en la que ofreció a periodistas estadounidenses y europeos la oportunidad de probar sus vehículos de pruebas y simuladores para experimentar de primera mano cómo aborda TRI la conducción autónoma.

El equipo de Conducción interactiva humana –HID, Human Interactive Driving– de TRI no enfoca su investigación en los robotaxis autónomos, sino más bien la seguridad activa, incorporando una gran autonomía y una intensa implicación del conductor. Este enfoque hace que la conducción resulte más segura y apasionante, manteniendo la implicación del conductor y permitiendo que colabore con el vehículo como un socio verdaderamente inteligente.

TRI también presenta su concepto Driving Sensei, que se vale de la inteligencia artificial para ayudar a los conductores a dominar las técnicas de conducción mediante una combinación de instrucción impartida por IA y asistencia al conductor mediante IA. Driving Sensei ayuda a los conductores a conducir mejor y de forma más segura, además de garantizar su implicación al volante.

“La seguridad es una de las máximas prioridades para Toyota”, declaró Gill Pratt, consejero delegado de TRI. “Nuestro enfoque centrado en las personas nos ayuda a dar con formas mejores y más seguras de que los humanos y la IA colaboren. Damos más poder a las personas creando modelos que predicen las acciones de los conductores, y desarrollando una IA que potencia el desempeño del conductor”.

Cada uno de los vehículos de pruebas y simuladores servía de demostración de las diferentes tecnologías desarrolladas en torno a los pilares investigadores del equipo HID: 1) Aprendizaje centrado en las personas, 2) Rendimiento y seguridad del conductor/vehículo, y 3) Autonomía compartida.

1. El aprendizaje centrado en las personas se vale de técnicas de aprendizaje automático basado en datos para crear modelos de comportamiento humano. Desde que el conductor toma conciencia de algo hasta que pasa a la acción intencionada, estos modelos aseguran que la tecnología entenderá y apoyará a los conductores de la forma más natural posible.

2. Con el Rendimiento y seguridad del conductor/vehículo, el equipo trata de alcanzar habilidades de conducción de nivel experto con la IA.

Los miembros de la prensa lo pudieron experimentar de primera mano en el Toyota Supra, con capacidad de derrape autónomo, así como poner a prueba los límites del manejo y, en un Lexus LC500 totalmente autónomo, demostrar su capacidad de esquivar obstáculos mientras recorrían un circuito a gran velocidad. Enseñar esas habilidades de conducción experta a la IA ayuda a sentar las bases de la tecnología autónoma, para ayudar a los conductores a evitar accidentes sorteando obstáculos repentinos o condiciones peligrosas de la vía, como el hielo en la calzada.

3. El ultimo componente es la Autonomía compartida, en que la IA y los conductores colaboran de cara a una experiencia de conducción más segura y placentera. Los participantes pudieron sentarse al volante para probar la plataforma global de innovación en investigación –GRIP, Global Research Innovation Platform hecha a medida por TRI, un vehículo de pruebas con dirección a las cuatro ruedas y motores eléctricos en cada una de ellas, utilizado para acelerar las labores de investigación. La emulación de la dinámica a bordo de GRIP hace posibles nuevos escenarios para formar a conductores en un entorno controlado.

Los periodistas aprendieron a utilizar el contra volante para controlar el derrape, mediante una combinación de instrucciones y asistencia proporcionadas por la IA, antes de poner a pruebas sus habilidades sobre una calzada simulada. Los periodistas también pudieron probar el asistente de conducción en circuito mediante IA de TRI en un simulador. Este asistente de IA se valía de lenguaje natural en tiempo real para dar instrucciones a los periodistas a partir de sus acciones en cada momento. Los periodistas también pudieron interactuar con un agente mediante una interfaz de chat automático para saber qué tal lo estaban haciendo y obtener consejos sobre cómo mejorar.

“¿Podemos salvar más vidas llevando la tecnología de vehículos automatizados a más personas en más sitios y más rápidamente?”, preguntó Avinash Balachandran, director de la División de conducción interactiva humana de TRI. “Creemos que la respuesta es que sí, repensando la forma en que las personas y las tecnologías integradas interactúan para crear nuevas experiencias y valor para nuestros clientes”.

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