Los autos no tripulados ahora podrán entrenarse con una inmensa base de datos unificada

^{Darrell et al. / arXiv 2018}

Científicos del Instituto de California en Berkeley, EEUU, han creado DeepDrive, una base de datos de imágenes para el entrenamiento de vehículos no tripulados. Con los 100.000 videos grabados, el conjunto de datos, publicado en arXiv, supera con creces a todas las creadas hasta el momento.

Crear un conjunto de datos para el entrenamiento de vehículos no tripulados es una tarea compleja. Los datos recopilados deben etiquetarse cuidadosamente: se debe resaltar a las personas, los objetos, las señales de tráfico y las aceras. También debe ser muy grande y contener una gran cantidad de carreteras bajo diferentes condiciones climáticas.

DeepDrive, creado por un equipo de desarrolladores dirigido por Trevor Darrell, contiene imágenes de 100.000 videos capturados por automóviles. La base de datos consta de imágenes en diferentes condiciones climáticas y naturales, lo que será muy útil según los desarrolladores, ya que evitará que el automóvil entre en condiciones desconocidas.

Los creadores además afirman que esta base de datos es la más grande para el entrenamiento de vehículos no tripulados y se puede descargar desde la página oficial en el sitio web de la universidad.

^{Ejemplo de base de datos 
Darrell et al. / arXiv 2018}

Recientemente, un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massatchusetts (MIT) y la Universidad de Harvard (ambos en EEUU) ha ideado una forma de hacer que las impresoras 3-D impriman objetos utilizando conjuntos de datos en lugar de representaciones geométricas. 

María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma.

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