Asegurarse de que vamos atentos al volante
Las redes neurales constituyen el intento de los científicos de imitar el cerebro humano con la esperanza de lograr inteligencia artificial (AI). Las redes neurales se utilizan para imitar las complejas relaciones de entrada y salida. Como los seres humanos, las redes neurales adquieren conocimientos aprendiendo y almacenando esos conocimientos en forma de factores de ponderación neural. El Laboratorio de Redes Neurales de la Universidad de Milán, en Italia, está empleando redes neurales con el objetivo de reducir los índices de accidentes automovilísticos. El seguimiento continuo de electrocardiogramas, resistencia de la piel y temperatura de la piel del conductor proporcionó datos sobre su nivel de alerta. Por otra parte, se registraron también los parámetros del automóvil, como la velocidad, aceleración, ángulo de giro, etc. Estas dos fuentes de datos proporcionaron la entrada a una red neural híbrida de Perceptrón Multicapa (MLP). Como las redes neurales tienen que formarse, la siguiente fase implicaba una intense formación. Se utilizó la técnica de la retropropagación, en la que se introducen los datos de entrada en la red MLP y los factores de ponderación se ajustan hasta conseguir el resultado deseado. La aplicación de la teoría Probablemente Aproximadamente Correcto (PAC) ayudó a definir la cantidad necesaria de formación. Cuando se completó la formación, se establecieron unas normas para regir la interacción entre las entidades simbólicas y subsimbólicas en la MLP. El equilibrio entre el tiempo máquina y el rendimiento se compensó de forma inteligente mediante la aplicación de un plan de optimización de recocido simulado. Con respecto a la carretera, había que definir los procedimientos que exigían la máxima atención del conductor con ayuda de parámetros disponibles. En resumen, el sistema controla el estado de salud del conductor durante la ejecución de dichos procedimientos, y basándose en el resultado de la red proporciona una valiosa respuesta visual. El sistema solamente se puede catalogar de prototipo en esta fase. Es necesario crear asociaciones con organizaciones que presenten cualidades complementarias para seguir avanzando.
