Investigadores de UC Berkeley proponen FastRLAP un sistema para aprender a conducir a alta velocidad mediante Deep RL (Aprendizaje por Reforzamiento) y práctica autónoma

UC Berkeley researchers propose FastRLAP, a system for learning high-speed driving through Deep RL (Reinforcement Learning) and autonomous practice.

Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, han desarrollado un sistema llamado FastrLap que utiliza aprendizaje automático para enseñar a los vehículos autónomos a conducir de manera agresiva a altas velocidades. El sistema está diseñado para ayudar a los coches autónomos a navegar rápidamente y eficientemente por una pista de carreras, arriesgando para lograr tiempos de vuelta más rápidos. FastrLap puede aprender estrategias de conducción que normalmente no se enseñan a los conductores humanos y puede ayudar a mejorar el rendimiento tanto de los conductores autónomos como de los humanos.

FastrLap utiliza un entorno de simulación para entrenar sus redes neuronales, lo que le permite iterar rápidamente a través de diferentes escenarios y estrategias de conducción. Al recibir datos de los sensores del coche, el sistema puede decidir cómo navegar por la pista. Los investigadores realizaron pruebas en una pista de carreras en California y lograron tiempos de vuelta más rápidos que un conductor humano profesional. FastrLap navegó por la pista a altas velocidades, tomando curvas cerradas y evitando colisiones con otros vehículos.

Una de las ventajas significativas de FastrLap es que puede enseñar a los vehículos autónomos a conducir de manera agresiva, algo que normalmente no se enseña a los conductores humanos. Al tomar riesgos y empujar los límites de lo posible, el sistema puede lograr tiempos de vuelta más rápidos que un conductor humano que puede ser más cauteloso. FastrLap también se puede utilizar para entrenar a los conductores humanos a tomar riesgos calculados y empujar los límites de lo posible, lo que podría ayudar a mejorar su rendimiento en la pista de carreras y en situaciones de conducción diaria.

Los investigadores reconocen las posibles preocupaciones de seguridad asociadas con estrategias de conducción agresivas, especialmente en escenarios del mundo real. Sin embargo, creen que los beneficios de enseñar a los vehículos autónomos a conducir de manera agresiva superan los riesgos. El sistema también puede aprender de sus errores a través de simulaciones, mejorando y refinando continuamente sus estrategias de conducción.

Las aplicaciones potenciales de FastrLap son numerosas. Un posible caso de uso es en las carreras autónomas, donde la capacidad del sistema para navegar rápidamente y eficientemente por una pista de carreras podría ayudar a entrenar a los coches autónomos para las carreras competitivas. Las carreras autónomas están creciendo rápidamente, con eventos como Roborace que atraen una atención significativa.

En conclusión, FastrLap es un sistema innovador que tiene el potencial de transformar la forma en que pensamos sobre la conducción autónoma. Al enseñar a los coches autónomos a conducir de manera agresiva y tomar riesgos calculados, el sistema podría desbloquear nuevos niveles de rendimiento y eficiencia. Aunque existen posibles preocupaciones de seguridad asociadas con estrategias de conducción agresivas, los beneficios del procedimiento superan los riesgos, especialmente en las carreras autónomas.

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