¿Qué tienen en popular GTA V y MarioKart? Que entreambos sirven para entrenar a los coches autónomos del futuro

Hace tiempo que el esquema DeepDrive permite que los ingenieros que están trabajando en los futuros coches autónomos utilicen esta plataforma para entrenarlos en entornos simulados y virtuales.

Ahora esta plataforma será mucho más potente gracias a su combinación con el “Universo” de OpenAI, que permite contar y entrenar sistemas de inteligencia sintético con videojuegos de todo tipo. No hace desatiendo entrenar al coche autónomo en carreteras reales: puedes sobrepasar trabajo haciendo que estos coches autónomos virtuales jueguen a GTA V o a MarioKart y vayan preparándose para el futuro.

Jugar para entrenar

Esa colaboración hará mucho más rápida y sencilla la puesta en marcha de un sistema de entrenamiento para coches autónomos, sobre todo tras la inclusión en ese “Universo” del distracción GTA V, que dejaba muy a espaldas a juegos de carreras Flash, demasiado básicos para un entrenamiento más profundo.

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Entre las ventajas de beneficiarse juegos como GTA V está el de utilizar este videojuego para entrenar temas paralelos en la conducción autónoma, como el examen de objetos: en GTA V el realismo es tal que las señales de tráfico, los semáforos o los ciclistas virtuales pueden avivar ese voraz apetito de datos que tienen estos sistemas de entrenamiento.

La actos está siendo cada vez más aprovechada por aquellos que investigan en este dominio o que simplemente “juguetean” con plataformas como TensorFlow. Un desarrollador de Shopify llamado Kevin Hughes hizo uso de ese sistema para hacer la carrera perfecta en MarioKart 64.

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El resultado es asombroso, y permitió que efectivamente Mario y su “Kart” pudieran realizar esas vueltas al circuito de forma autónoma en tiempos récord. Eso sí, no todo funcionó a la primera: en sus primeras iteraciones lo único que conseguía es que el escaso Mario no parase de dar vueltas sobre sí mismo en un onda infinito.

Vía | TechCrunch
Más información | OpenAI
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