Hace tiempo que el proyecto DeepDrive permite que los ingenieros que están trabajando en los futuros coches autónomos utilicen esta plataforma para entrenarlos en entornos simulados y virtuales.
Ahora esta plataforma será mucho más potente gracias a su combinación con el "Universo" de OpenAI, que permite medir y entrenar sistemas de inteligencia artificial con videojuegos de todo tipo. No hace falta entrenar al coche autónomo en carreteras reales: puedes adelantar trabajo haciendo que estos coches autónomos virtuales jueguen a GTA V o a MarioKart y vayan preparándose para el futuro.
Jugar para entrenar
Esa colaboración hará mucho más rápida y sencilla la puesta en marcha de un sistema de entrenamiento para coches autónomos, sobre todo tras la inclusión en ese "Universo" del juego GTA V, que dejaba muy atrás a juegos de carreras Flash, demasiado básicos para un entrenamiento más profundo.
Entre las ventajas de aprovechar juegos como GTA V está el de utilizar este videojuego para entrenar temas paralelos en la conducción autónoma, como el reconocimiento de objetos: en GTA V el realismo es tal que las señales de tráfico, los semáforos o los ciclistas virtuales pueden alimentar ese voraz apetito de datos que tienen estos sistemas de entrenamiento.
La práctica está siendo cada vez más aprovechada por aquellos que investigan en este área o que simplemente "juguetean" con plataformas como TensorFlow. Un desarrollador de Shopify llamado Kevin Hughes hizo uso de ese sistema para hacer la carrera perfecta en MarioKart 64.
El resultado es alucinante, y permitió que efectivamente Mario y su "Kart" pudieran realizar esas vueltas al circuito de forma autónoma en tiempos récord. Eso sí, no todo funcionó a la primera: en sus primeras iteraciones lo único que conseguía es que el pobre Mario no parase de dar vueltas sobre sí mismo en un bucle infinito.
Vía | TechCrunch
Más información | OpenAI
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