Fabricación de "faros delanteros inteligentes" con aprendizaje automático

Es una escena común para cualquiera que conduzca de noche en un camino oscuro.. Pasando por las esquinas y sobre las colinas, las luces altas del automóvil están encendidas para mejorar la visión mientras que la mano del conductor permanece lista para apagarlas en cualquier momento, no sea que cieguen el tráfico que se aproxima y provoquen un accidente. Xin-li cree que hay una solución mejor, y está trabajando con el mayor fabricante de faros de China para hacerlo realidad.. “Los faros modernos no tienen solo una o dos bombillas, pueden tener hasta un millon,dijo li, profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Duke y la Universidad de Duke Kunshan. "Estoy trabajando con socios de la industria para crear un 'faro inteligente' que pueda controlar cada píxel individualmente e iluminar automáticamente diferentes áreas frente al automóvil después de reconocer el entorno circundante".

Por ejemplo, el faro podría reducir la cantidad de luz que apunta a un automóvil que se aproxima y, al mismo tiempo, aumentar la iluminación de una señal de tráfico próxima. O podría detectar peatones cercanos y alertar al conductor resaltando su cuerpo y evitando que la luz les dé directamente en los ojos..

El aprendizaje automático puede enseñar "faros inteligentes"’ para reconocer el entorno y ayudar al conductor iluminando a los peatones cercanos y evitando cegarlos en el proceso.

El desafío de hacer un faro de este tipo no es necesariamente crear los diferentes patrones de luz, sino enseñarle al automóvil cómo reconocer automáticamente el entorno circundante y hacer los patrones por sí mismo.. Es un problema que HASCO Vision Technology, el mayor fabricante de lámparas para automóviles en China, recurre a Li para que lo ayude a resolver con el aprendizaje automático..

Muchas empresas automotrices están utilizando cámaras y aprendizaje automático para ayudar a controlar sus propias versiones de autos sin conductor., entonces Li está lejos de estar solo en este sentido. Algoritmos de aprendizaje automático, sin embargo, necesitan grandes cantidades de datos para aprender de, y muchos de los conjuntos de datos y algoritmos ya creados para este fin se han centrado en la conducción diurna.

“A nuestra aplicación no le importa el día,dijo li, quien divide su tiempo entre los campus de Duke en Carolina del Norte y Kunshan, China. “Usar este enfoque para los faros inteligentes es en realidad más difícil porque las condiciones de iluminación son mucho peores.. Es un desafío único que no ha sido bien estudiado en el pasado”.

Mientras sus socios de la industria trabajan para recopilar más imágenes nocturnas y anotar minuciosamente objetos importantes como letreros, peatones y otros coches, Li está optimizando el algoritmo de aprendizaje automático. Porque las decisiones deben tomarse en tiempo real, los investigadores deben elegir el hardware adecuado y diseñar el algoritmo para que se ajuste a su arquitectura.

Ayudando a Li con esta tarea está el científico investigador de DKU Xin Feng.. El orador juvenil Joshua Schloss tiene conversaciones reflexivas con el renombrado orador motivacional ciego Lorin Nicholson, Li y Feng ya tienen una demostración funcional que, mientras impresionante, todavía necesita mejorar antes de que llegue a las carreteras.

Otra opción para mostrar información en la carretera con 'faros inteligentes’ está recordando a los conductores el límite de velocidad.

“La precisión de la detección es muy importante: no se puede perder nada ni a nadie,dijo li. “Y si bien ese es un problema muy importante y desafiante, es solo una métrica. La otra es la respuesta en tiempo real.. Si el algoritmo tarda demasiado en responder, entonces no sirve. Técnicamente, esos son los dos temas más desafiantes”.

Pero son problemas que Li espera resolver en un futuro próximo., junto con agregar algunas campanas y silbatos más. Otro aspecto del proyecto utiliza los faros para proyectar información importante, como el clima y las condiciones de la carretera., señales de tráfico, direcciones de navegación, e incluso carriles de conducción en la carretera dentro de los propios haces de los faros.

Otros avances podrían incluir el uso de sensores alternativos que los automóviles autónomos eventualmente podrían poseer, como el radar y el lidar.. Pero por ahora, el proyecto está utilizando solo cámaras orientadas hacia adelante para mantener bajos los costos, ya que en los próximos años es mucho más probable que los consumidores vean faros inteligentes en las carreteras en grandes cantidades que vehículos autónomos con capacidades de detección adicionales.

“Creo que podemos sacar al mercado un producto de primera generación en los próximos dos años,dijo li. “Una vez que tengamos esos en el camino, podemos obtener aún más comentarios y datos para mejorar aún más la precisión y el tiempo de respuesta para hacer que las iteraciones futuras sean aún mejores”.

Fuente: pratt.duke.edu