Coches conducidos en sueños
Los humanos solemos aprender con actos o por simulación mental. Mientras que lo primero ocurre mediante prueba y error, lo segundo implica crear modelos de entornos y objetos y luego hacer simulaciones mentales de lo que podría ocurrir. Si se aplica a la conducción, esto significa que podemos entender que hacer o no algo podría provocar un accidente grave. Pero al ser una simulación, no tiene un desenlace trágico. Aunque los vehículos autónomos sobresalen en muchos aspectos, carecen de esta habilidad para aprender mediante la simulación mental. Esto significa que cambiar un comportamiento inseguro requiere la intervención humana y muchas pruebas. Pero, ¿qué pasaría si los coches pudieran tener la capacidad cognitiva de utilizar la experiencia adquirida mientras conducen para predecir posibles amenazas y desarrollar automáticamente sus estrategias de control del comportamiento? Esta es la pregunta que formula el proyecto financiado con fondos europeos Dreams4Cars. «Los vehículos autónomos deben ser capaces de conducir miles de millones de kilómetros sin ningún accidente mortal antes de que se puedan poner vidas humanas en manos de la tecnología», dice Mauro Da Lio, profesor de Sistemas Mecánicos en la Universidad de Trento y coordinador del proyecto Dreams4Cars. «Hoy por hoy, ningún vehículo autónomo ha alcanzado estos miles de millones de kilómetros de rodaje, pero eso podría cambiar gracias a la nueva y revolucionaria tecnología de cognición y control que permitirá a nuestros coches soñar».
Aprender soñando
Para estar preparados para el asfalto, los vehículos autónomos deben ser capaces de reaccionar con eficacia ante situaciones que solo pueden ocurrir una vez cada mil millones de kilómetros. Con esto en mente, el proyecto Dreams4Cars centró sus esfuerzos en el desarrollo de un agente conductor capaz de aprender de las simulaciones mentales, o lo que en el proyecto se denominan «sueños». «Dreams4Cars investigó mecanismos de simulación, o “estados de sueño” parecidos a la imaginación mental de los sueños humanos, que permiten a los agentes conductores recombinar las situaciones salientes que se encuentran en la conducción real, o el llamado “estado de vigilia”», explica Da Lio. «Se producen situaciones imaginarias que a su vez pueden utilizarse para entrenar a los agentes y optimizar así las estrategias sensomotoras existentes y descubrir otras nuevas». Para construir este mecanismo, el proyecto comenzó con el desarrollo de un agente conductor artificial con un sistema de percepción-acción extensible. Después, los investigadores del proyecto utilizaron marcos de redes neuronales para entrenar, de forma sistemática y jerárquica, los emuladores de avance. Los emuladores de avance son redes neuronales capaces de hacer varias tipos de predicción y pueden usarse para producir un mundo emulado. A continuación, el equipo desarrolló métodos para invertir con eficacia los modelos predictivos a través de simulaciones mentales, mediante la síntesis de modelos inversos para el comportamiento y el control. Como resultado, el agente puede desarrollar acciones con seguridad sin necesidad de una interacción potencialmente peligrosa en el mundo real.
Un gran paso adelante
El proyecto Dreams4Cars hizo más que desarrollar la tecnología, también demostró su eficacia. Después de hacer evolucionar con éxito un agente conductor con ciclos de actividad y simulación en un vehículo de grado de investigación, los investigadores utilizaron el mismo agente en un vehículo de producción real desarrollado por el socio del consorcio, el Centro Ricerche Fiat (CRF) (véase la imagen). Esta prueba mostró un aumento en el nivel de cognición en comparación con el punto de partida de un sistema de última generación diseñado por humanos. Da Lio concluye: «El proyecto Dreams4Cars ha logrado crear un “software” sencillo y compacto capaz de conducir un coche de forma autónoma con comportamientos emergentes y robustos. Esto representa un gran paso adelante para lograr vehículos verdaderamente autónomos y mejorar la seguridad vial».
Palabras clave
Dreams4Cars, vehículo autónomo, simulación mental, agente conductor, seguridad vial
