La inteligencia artificial, combinada con una nueva cámara basada en biotecnología, permite detectar peatones en la carretera 100 veces más rápido que las cámaras de los coches actuales. Este importante avance en visión artificial, logrado por investigadores de la Universidad de Zúrich, podría mejorar significativamente la seguridad de los sistemas de asistencia al conductor y de los vehículos autónomos.
Una situación en la que un peatón se cruza repentinamente delante de un coche, dando al conductor apenas una fracción de segundo para reaccionar, es una pesadilla para cualquier conductor. Los sistemas de cámaras actuales pueden alertar al conductor o activar el frenado de emergencia, pero aún no son lo suficientemente rápidos ni fiables para su uso en vehículos autónomos, donde no hay nadie al volante.
Lo que ofrece el nuevo invento
Daniel Gehrig y David Scaramuzza, del Departamento de Informática de la Universidad de Zúrich, han combinado una nueva cámara inspirada en procesos biológicos con inteligencia artificial para crear un sistema capaz de detectar obstáculos alrededor de un coche mucho más rápido que los sistemas actuales y con menor potencia de cálculo.
La mayoría de las cámaras modernas son de lapso de tiempo, lo que significa que toman fotografías a intervalos. Las cámaras que se utilizan para ayudar a los conductores en los automóviles suelen capturar entre 30 y 50 fotogramas por segundo, y una red neuronal artificial puede entrenarse para reconocer objetos (peatones, ciclistas y otros vehículos) mucho más rápido.
Aunque están mejorando, si algo le sucede a las cámaras estándar en los 20-30 milisegundos entre dos fotogramas, la cámara puede detectarlo demasiado tarde. Una opción es aumentar la velocidad de fotogramas, pero eso requiere más procesamiento de datos en tiempo real y más potencia de cálculo. «El nuevo sistema es un detector visual que puede detectar objetos tan rápido como una cámara que toma 5,000 fotogramas por segundo, pero requiere el mismo ancho de banda que una cámara estándar de 50 fotogramas por segundo».
Las nuevas cámaras adoptan un enfoque innovador basado en un principio diferente. En lugar de una velocidad de fotogramas constante, cuentan con píxeles inteligentes que capturan información cuando detectan movimientos rápidos.
“De esta forma, no hay puntos ciegos entre fotogramas, lo que les permite detectar obstáculos más rápidamente. También se las conoce como cámaras neuromórficas porque imitan la forma en que los ojos humanos perciben las imágenes”, explica Scaramuzza, jefe del grupo de robótica y percepción.
Sin embargo, también tienen sus inconvenientes, ya que pueden pasar por alto objetos que se mueven lentamente y sus imágenes son difíciles de convertir en datos utilizados para entrenar algoritmos de inteligencia artificial.
La innovación de los científicos radica en que están desarrollando un sistema híbrido que combina lo mejor de ambas tecnologías:
La primera incluye una cámara estándar que captura 20 imágenes por segundo, una velocidad de fotogramas relativamente baja en comparación con las actuales. Las imágenes son procesadas por un sistema de inteligencia artificial, una red neuronal convolucional, entrenada para reconocer automóviles y peatones.
Los datos de la cámara de eventos se combinan con otro tipo de sistema de inteligencia artificial, una red neuronal gráfica asíncrona, especialmente adecuada para analizar datos tridimensionales que varían con el tiempo. Las detecciones de la cámara de eventos se utilizan para predecir las detecciones de la cámara estándar y mejorar su rendimiento.
Las perspectivas son enormes
Durante las pruebas, el equipo comparó su sistema con las mejores cámaras y algoritmos de visión disponibles actualmente en el mercado automotriz y descubrió que detecta objetos 100 veces más rápido. Esto reduce la cantidad de datos que se deben transferir entre la cámara y la computadora de a bordo, así como la potencia de procesamiento necesaria para las imágenes, sin comprometer la precisión. Es importante destacar que el sistema detecta eficazmente los automóviles y peatones que entran en el campo de visión entre dos fotogramas consecutivos de la cámara estándar, lo que proporciona seguridad adicional tanto para el conductor como para los demás usuarios de la vía. Esto es especialmente importante a altas velocidades. Los científicos creen que en el futuro este método se puede mejorar aún más integrando cámaras con sensores LiDAR, similares a los que se utilizan en los vehículos autónomos. Los sistemas híbridos de este tipo podrían convertirse en un pilar fundamental para la seguridad de la conducción autónoma.
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