El que sea posible saber anticipadamente lo que va a hacer una persona es algo a tener en cuenta. Un sistema basado en la Inteligencia Artificial será capaz de anticipar las acciones humanas tras la interpretación de diferentes tipos de señales surgidos en la mente o mentes.
Un estudio efectuado por investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Texas A&M y del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea, y publicado en ScienceDirect, tiene como fin mejorar la seguridad de los coches autónomos. En OmniPredict se trata de averiguar el comportamiento de los peatones.
Sobre el nuevo modelo de IA
El Doctor Srinkanth Saripalli, director del proyecto y del Centro de Vehículos Autónomos y Sistemas de Sensores ha dicho lo siguiente: «Las ciudades son impredecibles. Los peatones también pueden serlo. Nuestro nuevo modelo es un atisbo de un futuro donde las máquinas no solo ven lo que sucede, sino que también anticipan lo que probablemente harán los humanos«.
Cada vez se intenta que la conducción autónoma de vehículos sea más segura. OmniPredict añade un nuevo sistema que contribuye a la seguridad, basado en la intuición de los seres humanos. Con él no solo se ve la respuesta de un peatón sino que se anticipa cual va a ser.
Srinkanth Saripalli dijo lo siguiente al respecto: «Abre las puertas para una operación más segura de vehículos autónomos, menos incidentes relacionados con peatones y un cambio de reacción a prevención proactiva del peligro«.
No solo en pasos de peatones
«Estamos abriendo la puerta a aplicaciones emocionantes. Por ejemplo, la posibilidad de que una máquina sea capaz de detectar, reconocer y predecir los resultados de una persona que muestra señales amenazantes podría tener importantes implicaciones«, dijo Srinkanth Saripalli.
El sistema de Inteligencia Artificial que lea cambios de postura, las dudas, la orientación corporal y los signos de estrés o cansancio podría también cambiar las reglas del juego para el personal involucrado en operaciones militares y de emergencia, además de lo ya indicado.
Sabemos que los sistemas de conducción autónoma se basan en elementos conseguidos tras la realización de varios entrenamientos utilizando grandes cantidades de datos e imágenes. Aunque tengan un importante valor, no se adaptan como deben cuando se producen cambios.
«Los cambios climáticos, el comportamiento inesperado de las personas, los eventos inusuales y los elementos caóticos de una calle de la ciudad podrían afectar incluso a los sistemas basados en visión más sofisticados«, ha indicado Srinkanth Saripalli.
Conclusión
Con lo que se ha obtenido en esta investigación será posible conseguir una mayor autonomía y que se detecte lo que va ocurrir a tiempo, antes de que suceda. Ello traerá consigo una mayor seguridad, dando un valor añadido a la conducción autónoma.
