La idea de usar el videojuego GTA V para ense√Īar a conducir a una persona puede no parecer muy buena, pero eso es precisamente lo que est√° haciendo un grupo de investigadores de la Universidad de Darmstadt, en Alemania, con un algoritmo para coches aut√≥nomos. No solo eso, sino que al parecer el m√©todo es terriblemente efectivo.

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Obviamente, no se trata de ense√Īar al algoritmo a atropellar peatones, incrustarse contra un banco o ejecutar piruetas imposibles saltando con el veh√≠culo por un acantilado. Lo que el equipo ha desarrollado es una plataforma de software intermedia entre el juego y el algoritmo que permite a este clasificar los objetos que aparecen en la calle y sus inmediaciones cuando se desplaza con el coche.

El juego sirve, en definitiva, para entrenar el futuro sistema de ‚Äúvisi√≥n‚ÄĚ de un veh√≠culo aut√≥nomo. Uno de los mayores retos al que se enfrentan los desarrolladores de plataformas de conducci√≥n aut√≥noma es precisamente el de etiquetar todos los elementos visuales que influyen a la hora de tomar decisiones al volante y que los seres humanos tenemos perfectamente interiorizados. Los juegos fotorrealistas como Grand Theft Auto proporcionan un n√ļmero de variables lo bastante alto (y con diferentes entornos de iluminaci√≥n) como para acelerar considerablemente el aprendizaje del algoritmo.

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La iniciativa de Darmstadt no es la √ļnica. En la Universidad Johns Hopkins de Baltimore est√°n desarrollando una plataforma para entrenar algoritmos capaz de reconocer objetos en cualquier juego desarrollado bajo el motor gr√°fico Unreal. [Universidad de Darmstadt v√≠a MIT Technology Review]


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