Tesla y los coches autónomos

Buenas! como andan? Acá estamos de nuevo. Semana número 45 de este año 2019 y vamos a repasar algunas noticias interesantes.

La primera está relacionada con Tesla y los coches autónomos.

Pero antes déjenme recordarles que se pueden suscribir al podcast en iVoox, Spotify, Overcast o la aplicación de podcast que mas les guste, y que a mi me pueden encontrar en Twitter como @pochocosta.

Ahora sí, vamos con las noticias.

La primera es que Tesla compró el mes pasado a la startup DeepScale, una empresa que se especializa en visión por computadora usando una capacidad de cómputo baja.

Esta noticia me pareció interesante para hablarla porque Tesla es una de las empresas que viene liderando en esta movida de los coches autónomos y es un tema que me despierta bastante interés.

Así que más allá del anuncio, pensemos con más profundidad el asunto.

Tesla es una compañía que empezó haciendo coches eléctricos. Después a esos coches eléctricos les agregaron sensores, cámaras,  procesador y con eso le dieron ciertas capacidades de autonomía.

Hasta ahí todo perfecto.

Pero uno de los problemas que se dá cuando se intenta que estos coches sean cada vez más autónomos es que se requiere mucho procesamiento. Y eso además de requerir mucho dinero en procesadores, también requiere mucha energía.

Pero si a un coche eléctrico le sacamos energía para procesar imágenes, nos va a pasar que hagamos 30 o 40 cuadras y se va a quedar sin batería.

Entonces el tema es ¿cómo resolves estos problemas sin que el auto termine costando una millonada? 

Ahí es donde está el problema lindo!

Por eso es que creo yo que Tesla compró a DeepScale. Porque tienen un producto que se llama Carver21 que se especializa en esto mismo. Procesamiento de imágenes ultra eficiente para coches autónomos.

Este sistema lo que hace es usar tres redes neuronales en parelelo. Una para identificar los carriles de la ruta, otra para identificar las áreas por donde se puede mover el auto y otra para hacer identificación de objetos.

La arquitectura que usan y que hace que sea tan eficiente con bajo costo de procesamiento se llama SqueezeNet y fué publicada en 2016 por investigadores de esta misma startup.

Para que nos demos una idea, SqueezeNet es una red neuronal profunda que tiene un nivel de precisión similar al de AlexNet pero usando 50 veces menos parámetros.

Esto hace que esa arquitectura sea mucho más liviana y requiera menos capacidad de computo.

Así que por eso me parece que fue un buen movimiento de Tesla. No se que nivel de autonomía van a lograr ahora pero creo que van a estar un poco más cerca que antes.

Fijense como se repite este tema, con la noticia que comenté en el episodio pasado de la publicación del artículo del Gate Decorator. 

O sea que lo que se viene planteando mucho en este momento es decir, bueno, tenemos las redes neuronales profundas, son geniales! ¿como hacemos ahora para que no necesiten tanto poder de cómputo y tanto consumo energético?

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