La inteligencia artificial es la clave para la conducción autónoma, por esa razón, Audi se une a las compañÃas lÃderes de la industria electrónica para crear sistemas inteligentes que podrán usar en sus vehÃculos.
Â

Â
Audi muestra la inteligencia del Q7 deep learning concept en un a?rea abierta especialmente disen?ada para la conduccio?n pilotada. El auto se orienta por si? mismo mediante una ca?mara frontal con dos megapi?xeles de resolucio?n. La ca?mara se comunica con un NVIDIA Drive PX2, la cual a su vez controla la direccio?n con alta precisio?n. Este CPU está pensado para aplicaciones de conduccio?n pilotada.
Â
Sirviendo como nu?cleo del software se encuentran redes neuronales que expertos de Audi y NVIDIA han preparado especi?ficamente para la conduccio?n auto?noma y el reconocimiento de sen?ales dina?micas de control de tra?fico.
Â
Al inicio, un conductor humano toma el volante, el Audi Q7 deep learning concept consigue familiarizarse con la ruta y los alrededores, por medio de la observacio?n y con la ayuda de ca?maras de aprendizaje adicionales. Esto establece una correlacio?n entre las reacciones del conductor y el entorno detectados por las ca?maras. Asi?, durante la prueba de conduccio?n, el auto es capaz de comprender instrucciones como las procedentes de una sen?al temporal de tra?fico, interpretarlas de modo correcto y actuar tal y como la situacio?n requiere.
Â

Â
Cuando la señal aparece, este Audi Q7 inmediatamente cambia la estrategia de conduccio?n y selecciona entre la ruta corta o la larga. El disen?o del sistema es tan fiable que puede, incluso, hacer frente a posibles variables como los cambios del tiempo, o las condiciones de luz. Domina sus tareas tanto de di?a como de noche e inclusive con luz solar directa o fuerte luz artificial.
Â
Los me?todos de aprendizaje utilizados por el Audi Q7 deep learning concept son muy parecidos a los del aprendizaje de refuerzo profundo. Este me?todo fue el motivo principal de la presencia de Audi en la Conferencia y Talleres de trabajo sobre Sistemas de Procesamiento de Informacio?n Neuronal (NIPS), un evento sobre inteligencia artificial celebrado en Barcelona el pasado mes de diciembre.Â
Â
Ahi?, las redes neuronales —que son similares a las del cerebro humano— tambie?n fueron preparadas para una aplicacio?n particular: mientras el auto a escala 1:8 en el NIPS aprendi?a co?mo estacionarse mediante el sistema de prueba y error, durante el entrenamiento realizado, la red del Audi Q7 deep learning concept recibi?a los datos concretos que consideraba relevantes; en otras palabras, aprendi?a del conductor.
Â
Colaboración entre Audi, NVIDIA y Mobileye
Â

Â
NVIDIA esta? considerada como la mayor operadora mundial de la industria de los semiconductores y la marca de los cuatro aros trabaja con ella desde 2005.Â
Â
El Audi A4 comenzo? a usar un chip NVIDIA en 2007 y dos an?os despue?s la tecnologi?a NVIDIA permitio? al Audi A8 alcanzar una nueva dimensio?n en pantallas de visualizacio?n. La plataforma modular de infotainmenet (MIB), que fue introducida en 2013, equipaba el procesador Tegra 2 de NVIDIA. Y la MIB2 que le siguio? en el Audi Q7 en 2015, trabaja con un procesador NVIDIA T30.
Â
El siguiente nivel de desarrollo de la plataforma es la MIB2+, que debutara? este an?o en la nueva generacio?n del Audi A8. Cuenta con un procesador Tegra K1, que hace posibles nuevas funciones y tiene el impresionante poder de computacio?n necesario para soportar diversas pantallas de alta resolucio?n, incluyendo la segunda generacio?n del Audi virtual cockpit.
Â
En un futuro tendremos el procesador X1 de NVIDIA, donde ambas compañÃas esta?n planificando intensificar su colaboracio?n para traer inteligencia artificial más avanzada a los vehÃculos.
Â

Â
Otro socio clave de Audi es Mobileye, cuyo chip de procesamiento de imagen tambie?n esta? integrado en el zFAS. La empresa israeli? de alta tecnologi?a es la li?der mundial en el campo del reconocimiento de imagen para aplicaciones automotrices. El Audi Q7, en las series de los A4/A5 y en el nuevo Q5 incorporan una cámara de Mobileye.
Â
.jpg)