Próxima generación de automóviles inspirada en un famoso videojuego

Te dejarías llevar por un coche que ha aprendido a circular gracias a GTA V? A primera vista, no parece muy alentador. Sobre todo si tenemos en cuenta que lo que se suele hacer en el videojuego es asesinar, robar y saltarse todas las leyes de tráfico establecidas.

Sin embargo, podría no ser tan mala idea como parece. Grand Theft Auto V ha sido escogido para entrenar a la próxima generación de automóviles autónomos. La empresa Intel y la Universidad de Darmstadt (Alemania) se han interesado en el realismo del inmenso videojuego para “entrenar” a sus nuevos proyectos.

El machine learning (aprendizaje de las máquinas) que utilizan los automóviles autónomos requiere una gigantesca base de datos para poder actuar. Necesita información de todo tipo, desde reconocimiento de rostros o voz, al igual que los smartphones, hasta memorización de las señales de tránsito y protocolos de actuación.

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Pero aprender todos estos datos en la vida real se antoja una tarea prácticamente imposible. De este modo, los desarrolladores de esta tecnología han decidido aplicarla, en primer lugar, a la gran base de información que se encuentra en los videojuegos. Y el mayor y mejor contenido se encuentra, sin duda, en el último GTA.

“La información contenida en los videojuegos puede ser tan buena, e incluso mejor, que la que aparece en la vida real”, afirma Alireza Shafaei, estudiante de doctorado implicado en el proyecto. Además, se complementan entre ellas. Las imágenes reales pueden mejorarse con las sintéticas y viceversa.

Para conseguir aplicar el entorno visual de GTA V al sistema, los desarrolladores han creado un software capaz de clasificar los elementos dentro del juego. De este modo, se dividen automáticamente según se trate de automóviles, peatones, señales, etc.

En solo 49 horas, consiguieron catalogar gracias al logaritmo el 98,3% de todos los elementos del videojuego. En total, consiguieron 24.996 capturas distintas.

“Gracias a los entornos virtuales, podemos reunir fácilmente datos anotados de forma precisa a gran escala, con una variación considerable en diferentes entornos lumínicos y meteorológicos. Incluso, nos permite recrear situaciones poco prácticas en la realidad, como estrellar un coche contra una pared”, concluye Shafaei.

Información de Technology Review

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