Qué es el Deep Learning y por qué está revolucionando la industria automotriz

INFAIMON MEXICO SA DE CV Posted 16/09/2021

Qué es el Deep Learning y por qué está revolucionando la industria automotriz

Conozca en este artículo en qué consiste el Deep Learning y cómo se combina con la visión artificial para el desarrollo de nuevas aplicaciones en automoción.

El aprendizaje es una de las claves de la Inteligencia Artificial avanzada, puesto que necesitamos que las máquinas aprendan por sí solas y aprendan de su propia experiencia. La Inteligencia Artificial es el concepto general a partir del cual se pueden explicar otras técnicas derivadas como, por ejemplo, el Machine Learning, donde hay que guiar a la máquina en cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la práctica, a identificar lo que queremos de manera automática.

Dando un paso más hacia delante se encuentra el Deep Learning, que trabaja de manera diferente: en vez de programar a la máquina para que siga unas determinadas reglas y así solucionar un problema, el propio algoritmo de la máquina es el que debe identificar patrones o anomalías para crear un modelo.

La Visión Artificial es una de las áreas donde el Deep Learning proporciona una mejora considerable en comparación con algoritmos más tradicionales. Las aplicaciones reales del Deep Learning en el sector industrial son infinitas, ya que la automatización de los procesos industriales abarca un sinfín de posibilidades. Uno de los ejemplos más claros es el sector de la automoción.

 

¿Qué es el Deep Learning y cómo funciona?

Con el Deep Learning, un modelo informático aprende a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Los modelos de Deep Learning pueden obtener una precisión de vanguardia que, en ocasiones, supera el rendimiento humano. Los modelos se entrenan mediante un amplio conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas y que imitan el funcionamiento del cerebro humano.

En el caso de las aplicaciones de visión se usa una variante específica: las redes neuronales convolucionales (CNN). Su manera de operar es que una CNN convoluciona los aspectos aprendidos con la información de entrada y usa capas convolucionales 2D, lo que provoca que esta dinámica resulte propicia para procesar datos 2D como imágenes.

Por su parte, estas CNN suprimen la necesidad de una extracción de características de manera manual, así que se requiere la identificación de los aspectos usados en la clasificación del material 2D. Por lo tanto, la CNN extrae las características más relevantes directamente desde las imágenes.

Dichas características no han sido entrenadas antes, ya que se aprenden mientras la red se entrena con una recopilación de imágenes. Esta extracción de características automatizada hace que los modelos de Deep Learning sean muy precisos para tareas de visión artificial, tales como la clasificación de objetos.

 

Aplicaciones clave para la industria automotriz que utilizan Visión Artificial y Deep Learning

1. Deep Learning en reconocimiento facial

El reconocimiento facial es una solución biométrica que mide o identifica características únicas de un rostro humano. Convierte imágenes en píxeles para un mayor aprendizaje y procesamiento. En reconocimiento facial, la red está hecha para aprender de bases de datos existentes y nuevas de imágenes humanas. Como es lógico, cuanto mayor sea el número de imágenes para que el algoritmo aprenda, mejor será la precisión. En aplicaciones automotrices, el reconocimiento facial se utiliza para identificar a los conductores en una flota de automóviles, para personalizar la experiencia del conductor, etc.

2. Deep Learning en detección de objetos

La conducción autónoma es la palabra de moda en la industria del automóvil en esta década. Cuando hablamos de conducción autónoma o de sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS), la detección de objetos basada en visión artificial con Deep Learning facilita una plataforma para que el sistema comprenda varios objetos que un vehículo puede encontrar mientras está en la carretera, tales como peatones, animales o señales de tráfico. La detección de peatones es un problema histórico no solo para los ADAS sino también en robótica.

 

3. Deep Learning en sistemas de monitorización de conductores (DMS)

Las distracciones al volante son unos de los principales factores que incrementan el riesgo de sufrir accidentes de tráfico. Se estima que 1 de cada 5 accidentes en todo el mundo son causados por conductores distraídos o somnolientos. Para reducir este factor de riesgo, los sistemas DMS monitorizan diversas características y expresiones faciales para predecir el estado de alerta del conductor. Sin embargo, esta tarea no es nada fácil, ya que las características varían de un individuo a otro, y aquí es donde entran en juego los modelos de Deep Learning basados ​​en CNN.

Si estás interesado en automatizar tus procesos con una solución de visión artificial, no lo dudes y ponte en contacto con nuestros expertos.