El CERN se ha metido en un terreno pantanoso y puede aportar más de lo que parece: el de la conducción autónoma.

jclopezJUAN CARLOS LÓPEZ

@juanklore

En las instalaciones que tiene el CERN cerca de Ginebra, justo en la frontera entre Francia y Suiza, residen algunas de las máquinas más complejas y sofisticadas creadas hasta ahora por el ser humano. Sus aceleradores de partículas, entre los que se encuentra el LHC, que es el mayor del planeta, son complejos, pero los detectores que recogen la información de las colisiones lo son aún más.

Desde fuera puede parecer que una vez que estas máquinas están listas para llevar a cabo los experimentos lo que queda es coser y cantar, pero nada más lejos de la realidad. De hecho, procesar el ingente volumen de información que generan las colisiones de las partículas requiere afrontar un esfuerzo computacional titánico.

Afortunadamente, los científicos del CERN han elaborado una estrategia que ha demostrado funcionar a las mil maravillas. De hecho, de no ser por ella no habrían dado con el bosón de Higgs. Muy a grandes rasgos lo que han hecho ha sido desarrollar un modelo de aprendizaje automático que es capaz de analizar con mucha rapidez los datos que les entregan los detectores para identificar aquellos que son realmente valiosos.

Su modelo de aprendizaje automático es valioso para la conducción autónoma

A priori parece que inferir conocimiento a partir de las colisiones entre partículas que se producen en los detectores del CERN no tiene nada que ver con la conducción autónoma, pero, en realidad, tiene mucho que ver. Y es que los científicos de esta organización se han dado cuenta de que es posible utilizar un modelo de aprendizaje automático muy parecido al que emplean en el ámbito de la física de partículas para procesar e inferior conocimiento en tiempo real a partir de la información que recogen los sensores de un coche autónomo.

El objetivo es responder de forma inmediata a las condiciones cambiantes que impone el entorno por el que se desplaza el coche autónomo

Según los investigadores del CERN la aportación más relevante que puede hacer su tecnología en este ámbito es su capacidad de refinar drásticamente la visión artificial. Lo que planean es, ni más ni menos, conseguir que los coches autónomos sean capaces de analizar la información que recogen sus sensores con mucha rapidez y más precisión para responder de forma inmediata a las condiciones cambiantes que impone el entorno por el que se desplaza el vehículo.

Los técnicos del CERN tienen tanta fe en su tecnología que están llevando a cabo junto a Zenseact un proyecto de investigación que persigue desarrollarla lo necesario para que pueda ser integrada en los futuros coches autónomos. Esta última compañía se dedica, precisamente, a la puesta a punto de las tecnologías que requiere este tipo de vehículos. Sobre el papel suena bien, aunque no es lo único que sabemos.

Y es que el CERN ha confirmado que el hardware que está utilizando en su proyecto de investigación vinculado al coche autónomo es esencialmente el mismo que emplea desde hace muchos años en su investigación en física de partículas: chips FPGA (Field-Programmable Gate Array). No entraremos en detalles para no complicar demasiado este artículo, pero al menos nos interesa saber que son circuitos integrados programables extremadamente versátiles.

En su momento los investigadores del CERN decidieron utilizarlos porque podían ejecutar algoritmos complejos de toma de decisiones en microsegundos, por lo que son capaces de entregar su resultado con una latencia mínima. Estas características sobre el papel encajan como un guante con el hardware de procesado que requiere el coche autónomo, así que es comprensible que hayan optado por recorrer ese camino que conocen tan bien. Les seguiremos la pista muy de cerca.

Imagen de portada: Zenseact

El CERN se ha metido en un terreno pantanoso y puede aportar más de lo que parece: el de la conducción autónoma.

jclopezJUAN CARLOS LÓPEZ

@juanklore

En las instalaciones que tiene el CERN cerca de Ginebra, justo en la frontera entre Francia y Suiza, residen algunas de las máquinas más complejas y sofisticadas creadas hasta ahora por el ser humano. Sus aceleradores de partículas, entre los que se encuentra el LHC, que es el mayor del planeta, son complejos, pero los detectores que recogen la información de las colisiones lo son aún más.

Desde fuera puede parecer que una vez que estas máquinas están listas para llevar a cabo los experimentos lo que queda es coser y cantar, pero nada más lejos de la realidad. De hecho, procesar el ingente volumen de información que generan las colisiones de las partículas requiere afrontar un esfuerzo computacional titánico.

Afortunadamente, los científicos del CERN han elaborado una estrategia que ha demostrado funcionar a las mil maravillas. De hecho, de no ser por ella no habrían dado con el bosón de Higgs. Muy a grandes rasgos lo que han hecho ha sido desarrollar un modelo de aprendizaje automático que es capaz de analizar con mucha rapidez los datos que les entregan los detectores para identificar aquellos que son realmente valiosos.

Su modelo de aprendizaje automático es valioso para la conducción autónoma

A priori parece que inferir conocimiento a partir de las colisiones entre partículas que se producen en los detectores del CERN no tiene nada que ver con la conducción autónoma, pero, en realidad, tiene mucho que ver. Y es que los científicos de esta organización se han dado cuenta de que es posible utilizar un modelo de aprendizaje automático muy parecido al que emplean en el ámbito de la física de partículas para procesar e inferior conocimiento en tiempo real a partir de la información que recogen los sensores de un coche autónomo.

El objetivo es responder de forma inmediata a las condiciones cambiantes que impone el entorno por el que se desplaza el coche autónomo

Según los investigadores del CERN la aportación más relevante que puede hacer su tecnología en este ámbito es su capacidad de refinar drásticamente la visión artificial. Lo que planean es, ni más ni menos, conseguir que los coches autónomos sean capaces de analizar la información que recogen sus sensores con mucha rapidez y más precisión para responder de forma inmediata a las condiciones cambiantes que impone el entorno por el que se desplaza el vehículo.

Los técnicos del CERN tienen tanta fe en su tecnología que están llevando a cabo junto a Zenseact un proyecto de investigación que persigue desarrollarla lo necesario para que pueda ser integrada en los futuros coches autónomos. Esta última compañía se dedica, precisamente, a la puesta a punto de las tecnologías que requiere este tipo de vehículos. Sobre el papel suena bien, aunque no es lo único que sabemos.

Y es que el CERN ha confirmado que el hardware que está utilizando en su proyecto de investigación vinculado al coche autónomo es esencialmente el mismo que emplea desde hace muchos años en su investigación en física de partículas: chips FPGA (Field-Programmable Gate Array). No entraremos en detalles para no complicar demasiado este artículo, pero al menos nos interesa saber que son circuitos integrados programables extremadamente versátiles.

En su momento los investigadores del CERN decidieron utilizarlos porque podían ejecutar algoritmos complejos de toma de decisiones en microsegundos, por lo que son capaces de entregar su resultado con una latencia mínima. Estas características sobre el papel encajan como un guante con el hardware de procesado que requiere el coche autónomo, así que es comprensible que hayan optado por recorrer ese camino que conocen tan bien. Les seguiremos la pista muy de cerca.

Imagen de portada: Zenseact

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