El aprendizaje en sí parece idéntico al que se realiza con luz solar. Sin embargo, hay diferentes formas de abordarlo. A día de hoy, la ‘startup’ Drive.ai es una de las pocas compañías que han sido capaces de desarrollar un coche (exactamente cuatro vehículos de pruebas, en su caso) que, equipado con numerosos sensores, puede conducirse de manera autónoma de noche y con lluvia. Para lograrlo, han llevado la inteligencia del vehículo un paso más allá de la mano del más complejo aprendizaje profundo, basado en redes neuronales.
«Nuestro enfoque basado en el ‘deep learning’ nos ha permitido desarrollar esta capacidad de una manera más intuitiva que otras empresas», explica a Teknautas Tory Smith, director del Programa Técnico de Drive.ai. «Hemos sido capaces de desarrollar un sistema que funciona bien de noche (y con lluvia) mediante la recopilación y la anotación de datos recogidos en este tipo de condiciones», detalla, y asegura que sus coches de prueba ya son «capaces de adaptarse a nuevas situaciones de una manera más humana e inteligente que otros».
Demasiados sensores
El gran problema lo representan los sensores, pues en la práctica las cosas no son tan sencillas como colocar una cámara láser para identificar lo que rodea al vehículo durante los trayectos nocturnos. «Al final necesitas un gran número de sensores, porque no hay uno perfecto», explica García. «El láser está muy bien para identificar objetos y conocer distancias, pero no tiene información sobre el color, por lo que necesitas complementarlo con otro tipo de cámara, pero para la noche también necesitas una cámara térmica si quieres información del entorno», enumera.
