¿Cómo los algoritmos de aprendizaje automático hicieron posibles los autos sin conductor?

Una de las aplicaciones más destacables del Machine Learning es el coche autónomo o autónomo.

Machine Learning , combinado con otras tecnologías disruptivas como IoT, está ayudando a mejorar y mejorar el funcionamiento de los automóviles autónomos. Gracias a ML, estos autos autónomos son muy capaces de sentir el entorno que los rodea y moverse de manera segura, requiriendo muy poca o ninguna intervención humana. Ideas de proyectos de aprendizaje automático

Si bien ML es un componente crucial de la unidad de control electrónico (ECU) centralizada en un automóvil autónomo, se están realizando esfuerzos para integrar ML aún más en los automóviles autónomos para darles forma a las creaciones de vanguardia. Una de las funciones principales de los algoritmos de ML en un automóvil autónomo es el monitoreo continuo del entorno circundante y la predicción precisa de los posibles cambios en ese entorno . Esta tarea central se puede segmentar aún más.

Las cuatro subtareas

• Detección de objetos
• Identificación/reconocimiento de objetos
• Localización de objetos
• Predicción de movimiento

Los automóviles autónomos suelen incorporar numerosos sensores que les ayudan a dar sentido a su entorno, incluidos GPS, radar, lidar, sonar, odometría y unidades de medición inercial . También tienen sistemas de control avanzados que pueden interpretar la información sensorial para identificar obstáculos y descubrir rutas de navegación adecuadas.

Las aplicaciones basadas en ML que ejecutan el sistema de información y entretenimiento de un automóvil autónomo reciben información de los sistemas de fusión de datos del sensor y hacen predicciones en consecuencia. Estos algoritmos también pueden integrar el gesto del conductor, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas en el sistema del automóvil.

Algoritmos de aprendizaje automático para automóviles autónomos

1) Algoritmos de aprendizaje automático supervisados

Estos algoritmos usan conjuntos de datos de entrenamiento para aprender. Siguen aprendiendo hasta que alcanzan el nivel deseado que promete errores mínimos. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​se pueden clasificar en algoritmos de clasificación, regresión y reducción de dimensiones. Para obtener información detallada sobre el tipo de algoritmos de aprendizaje automático, lea sobre Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

2) Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados

Estos algoritmos aprenden dando sentido a los datos disponibles. Aquí no se utilizan conjuntos de datos de entrenamiento. Intentan encontrar patrones identificables dentro de los datos y luego dividen los datos en clases/grupos según el nivel de similitud entre ellos. El agrupamiento y el aprendizaje de reglas de asociación son los dos tipos de algoritmos de ML no supervisados.

Ahora, profundicemos en el funcionamiento interno de los algoritmos de los automóviles autónomos. Algoritmos de Machine Learning para Coches Autónomos.

Algoritmos de aprendizaje automático para automóviles autónomos

Los algoritmos de aprendizaje automático de automóviles autónomos generalmente se dividen en cuatro categorías:

1) Algoritmos de regresión

Los algoritmos de regresión se usan explícitamente para predecir eventos. La regresión bayesiana, la regresión de red neuronal y la regresión de bosque de decisión son los tres tipos principales de algoritmos de regresión que se utilizan en los automóviles autónomos.

En el análisis de regresión, se estima la relación entre dos o más variables y los efectos de las variables se comparan en diferentes escalas. El análisis de regresión depende principalmente de tres métricas principales:

• El número de variables independientes
• El tipo de variables dependientes
• La forma de la línea de regresión.

Los algoritmos de regresión utilizan los aspectos repetitivos de un entorno para formar un modelo estadístico de la relación entre una imagen particular y la posición de un objeto específico dentro de la imagen. El modelo estadístico puede proporcionar una detección en línea rápida a través del muestreo de imágenes. Gradualmente, también puede extenderse para aprender sobre otros objetos, sin requerir una intervención humana sustancial.

2) Algoritmos de reconocimiento de patrones (Clasificación)

Generalmente, las imágenes obtenidas por los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) están repletas de una serie de datos del entorno circundante. Estos datos deben filtrarse para reconocer las imágenes relevantes que contienen una categoría específica de objetos. Aquí es donde entran los algoritmos de reconocimiento de patrones.

También conocidos como algoritmos de reducción de datos, los algoritmos de reconocimiento de patrones están diseñados para descartar puntos de datos inusuales. El reconocimiento de patrones en un conjunto de datos es un paso esencial antes de clasificar los objetos.

Estos algoritmos ayudan a filtrar los datos obtenidos a través de los sensores mediante la detección de bordes de objetos y el ajuste de segmentos de línea y arcos circulares a los bordes. Los algoritmos de reconocimiento de patrones combinan los segmentos de línea y los arcos circulares de muchas maneras diferentes para formar las características definitivas para reconocer un objeto.

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) con histogramas de gradientes orientados (HOG), análisis de componentes principales (PCA), regla de decisión de Bayes y k-vecino más cercano (KNN) son algunos de los algoritmos de reconocimiento de patrones más utilizados en automóviles autónomos.

3) Algoritmos de clúster

Los algoritmos de clúster sobresalen en el descubrimiento de estructuras a partir de puntos de datos. Puede ocurrir que las imágenes obtenidas por el ADAS no sean claras, o también puede ocurrir que los algoritmos de clasificación no hayan identificado un objeto, por lo que no lo clasifican ni lo notifican al sistema.

Esto puede suceder debido a que las imágenes tienen una resolución muy baja o tienen muy pocos puntos de datos. En tales situaciones, se vuelve difícil para el sistema detectar y localizar objetos en los alrededores.

Los algoritmos de agrupamiento definen la clase de problema y la clase de métodos. Generalmente, las técnicas de agrupamiento se establecen utilizando enfoques de modelado jerárquico y basado en el centroide. Todas las técnicas de agrupamiento se enfocan en aprovechar las estructuras inherentes en los datos para organizar mejor los datos en grupos que tengan la mayor similitud.

Los K-means y las redes neuronales multiclase son los dos algoritmos de agrupamiento más utilizados para automóviles autónomos.

4) Algoritmos de matriz de decisión

Los algoritmos de matriz de decisión se utilizan esencialmente para la toma de decisiones. Están diseñados para identificar, analizar y calificar sistemáticamente el desempeño de las relaciones entre conjuntos de valores y la información contenida en ellos. Los algoritmos de matriz de decisión más utilizados en automóviles autónomos son el aumento de gradiente (GDM) y AdaBoosting.

Estos algoritmos determinan los movimientos del automóvil autónomo. Entonces, ya sea que el automóvil deba girar a la izquierda o a la derecha, ya sea que deba frenar o acelerar, la respuesta a tales preguntas está determinada por la precisión de estos algoritmos relacionados con la clasificación, el reconocimiento y la predicción del próximo movimiento de los objetos.

Los algoritmos de matriz de decisión comprenden modelos de decisión múltiple entrenados de forma independiente cuyas predicciones se combinan para generar la predicción general y minimizar la posibilidad de errores.

Conclusión

Juntos, todos estos algoritmos ML entran en el funcionamiento de los automóviles autónomos tal como los conocemos. En la actualidad, los automóviles autónomos pueden realizar las tareas básicas de un conductor humano, como controlar, navegar y conducir el vehículo, pero, por supuesto, también existen ciertas limitaciones. Sin embargo, con un mayor avance del aprendizaje automático y la mejora de los algoritmos de los automóviles autónomos, tenemos mucho que esperar de estos automóviles autónomos.

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