Los coches autónomos ya son un 25% mejores en la predicción de errores

Uno de los principales problemas de los coches autónomos es que muchos piensan que todos los humanos actúan de la misma manera. Esto sencillamente no es así.

Por suerte Investigadores del Laboratorio Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT afrontaron el problema y comenzaron a buscar soluciones. A través de su examen del problema comenzaron a predecir el comportamiento de otros conductores en la ruta utilizando técnicas de psicología social. Luego alimentaron a la inteligencia artificial con estas técnicas para ayudar a clasificar a los conductores en dos categorías básicas: “colaborativas o competitivas”.

A través de estas técnicas de clasificación el sistema fue capaz de predecir mejor los movimientos de los conductores en lo que respecta a márgenes de carril, giros rápidos y demás. El papel indica que cuando estas técnicas fueron aplicadas la precisión de la IA mejoró un 25%. Wilko Schwarting, principal autor del nuevo papel, dijo:

“Trabajar con y alrededor de humanos implica darse cuenta de sus intenciones para entender mejor su comportamiento. Las tendencias de las personas a ser colaborativas o competitivas a menudo se extienden a cómo se comportan como conductores”.

Continuó diciendo: “En este documento buscamos entender si esto era algo que realmente podríamos cuantificar”.

Esta es una investigación bastante prometedora pero antes de que se lleve a las rutas en la vida real el equipo necesitará expandir el tamaño de la muestra de sus experimentos y probar otros factores clave como los peatones, los ciclistas y otros peligros potenciales de la carretera. Esperemos que en el futuro se puedan evitar muertes como la ocasionada por un coche autónomo de Uber.

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