¿Gráficas? Nvidia pronto podría ser quien te lleve a casa en tu coche

Si te preguntara por la empresa que crees que está contribuyendo más al futuro de la tecnología… ¿a quién nombrarías? Quizás a Google, tal vez a Apple, seguramente sea Microsoft… Pues te diré que ahora mismo creo que no es ninguno de esos nombres tan ilustres. Te diré que yo pienso en Nvidia, sí, ésa Nvidia, “la de las tarjetas gráficas”.

Pero Nvidia va más allá de las gráficas, y se ha encontrado en primera línea del frente que está a punto de cambiar la tecnología para siempre: las máquinas inteligentes. Un aprendizaje profundo y real, que permita a las máquinas reprogramarse a sí mismas, es uno de los “grandes saltos” en tecnología que ocurre muy ocasionalmente. Gracias al hecho de que los procesadores gráficos han resultado ideales para el aprendizaje automático, Nvidia está en el proceso de transformarse a sí misma y pasar de ser “la de las tarjetas gráficas” a “la compañía de la Inteligencia Artificial”.

Nvidia: inteligencia artificial

Las dudas que yo pudiera tener acerca de la importancia el aprendizaje de las máquinas quedaron disipadas en la charla que nos dio el CEO de Nvidia, Jen-Hsun Huang. En los próximos diez años habrá pocas cosas de nuestras vidas que no estén tocadas por las máquinas inteligentes. La mayor parte de esas cosas será invisible y llegará gradualmente: motores lógicos de recomendación que irán mejorando gradualmente; mejores traducciones automáticas y mejores adaptaciones directas del lenguaje hablado al escrito; y mejoras en áreas como los seguros, en las que las tomas de decisiones ya están en manos de máquinas.

Será la Inteligencia Artificial el futuro de… ¿todo?

Pero también habrá algunas muestras muy visibles, evidentes en el día a día, de cómo mejorará y se aplicará la tecnología de las máquinas capaces de aprender. Los motores de búsqueda pronto se verán complementados por “intenciones”, que podrán adivinar qué necesitamos antes incluso de que nosotros mismos lo sepamos de forma consciente. El principio de esto ya lo puedes comprobar pues es aparente en productos que intentan darte información de cosas como vuelos o reservas de viajes de forma periódica, o que buscan en tus correos si hay convocatorias de reuniones, lugares y demás para hacerte sugerencias. Y la cosa irá más lejos, hasta llegar al súmum de una gran aspiración de cualquier empresa de computación: el auténtico asistente inteligente, capaz de responderte preguntas, pero también de hacer cosas como reorganizar el horario de tu día de acuerdo con tus preferencias cuando haya citas coincidentes en conflicto. Si siempre quieres volver a casa el viernes a las cuatro, tu asistente organizará lo demás para que lo consigas.

Nvidia, llévame a casa

Nvidia: inteligencia artificial

De todas formas, donde veremos antes y de forma más espectacular aplicada la inteligencia artificial, la capacidad de las máquinas de aprender, será en los coches. Como explicó Jen-Hsun “un coche capaz de conducir por sí mismo” es un sistema complejo que va más allá de reconocer objetos y esquivarlos. El coche necesita entender que solo porque haya un espacio despejado delante no puede decidir pasar por ahí. Los humanos no conducimos escaneando constantemente qué tenemos delante y cómo esquivarlo: hemos aprendido a circular por espacios, a esquivar algunos objetos cuando hace falta, frenar otras veces, y aprendemos a conducir de forma más eficiente también. Conducir es algo complejo a diferentes niveles y no se puede resumir en un algoritmo sencillo.

Por eso la nueva plataforma autónoma de conducción de Nvidia, llamada DriveWorks, divide el proceso de la conducción en tres componentes: DriveNet, OpenRoadNet y PilotNet. La primera, DriveNet, busca cosas y hace un modelo en 3D de donde están y lo grandes que son, en lugar de construir un modelo plano de los alrededores. OpenRoadNet busca la falta de objetos, el espacio libre por el que el coche podría moverse libremente, por ejemplo detecta dónde están los límites del carril (líneas blancas) y entiende que está bien circular entre ellas, pero no (o no siempre) pasar por encima. El tercero, PilotNet, es el elemento que conduce siguiendo un determinado comportamiento.

Seguramente estoy simplificando demasiado cómo trabajan juntos, pero así es como lo entiendo: PilotNet decide hacia dónde quiere conducir. DriveNet y OpenRoadNet actúan como un freno “metafórico”, tomando el deseo de movimiento de PilotNet y viendo por dónde es posible pasar y por dónde no.

¿Cómo casa esto con Nvidia? De dos formas: a nivel de programación y reconocimiento de objetos porque lo llevan trabajando años para optimizar el funcionamiento de sus chips gráficos, y a nivel de hardware porque en la misma charla presentaron su nuevo chip integrado dedicado a la conducción inteligente, llamado Xavier, y que se basa en el procesador gráfico de nueva generación Volta. También presentaron su reciente acuerdo con TomTom para este fin, de forma que los procesadores se comuniquen con la nube para reconocer espacios y rutas.

En unos años, y no serán muchos, los coches nuevos serán capaces de conducir por sí mismos en casi cualquier circunstancia, y lo harán de forma más segura y eficiente que los humanos. Eso es lo que el aprendizaje de las máquinas permitirá, y Nvidia quiere estar en primera línea de esa revolución. No será el único que está trabajando en ello, y la conducción no será el único campo de aplicación de la inteligencia artificial, pero seguro que sí será el cambio más obvio en nuestro modo de vida. Solo pensar en el atasco de mañana, estoy deseando que llegue cuanto antes…

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