Wayve está construyendo un "cerebro robótico" de inteligencia artificial incorporado para vehículos

Las soluciones de conducción autónoma con IA incorporada de Wayve aprovechan la inteligencia artificial avanzada para mejorar las capacidades de conducción autónoma. La tecnología emplea una arquitectura de modelo optimizada por dominio que prioriza la seguridad automotriz, lo que garantiza un rendimiento de conducción natural y seguro.

Una de las características clave del enfoque de Wayve es su capacidad de generalizar las habilidades de conducción aprendidas a escenarios inesperados, incluso sin una exposición previa al entrenamiento. Esta capacidad aborda el "problema de la cola larga" en la conducción autónoma, donde los eventos raros e impredecibles plantean desafíos importantes. Al utilizar métodos de aprendizaje autosupervisados, la IA de Wayve puede adaptarse de manera eficiente a nuevos vehículos y geografías, lo que la convierte en una solución escalable para diversos entornos de conducción. El enfoque AV2.0 de Wayve reemplaza la arquitectura modular tradicional de "detectar-planificar-actuar" con una única red neuronal entrenada con diversos datos para convertir las entradas de los sensores sin procesar en resultados de conducción segura. Este modelo de extremo a extremo elimina la necesidad de datos etiquetados, lo que permite que la IA aprenda de datos sin procesar y sin etiquetar. El sistema AV2.0 también está diseñado para ser independiente del vehículo, es decir, puede funcionar en varios tipos de vehículos, desde turismos hasta furgonetas de reparto. Además, el sistema no depende de mapas de alta definición, lo que permite una expansión sin problemas a nuevas geografías mediante adaptaciones basadas en datos. Este enfoque innovador respalda un ciclo de aprendizaje continuo de la flota, en el que se recopilan, procesan y utilizan datos de conducción del mundo real para perfeccionar las capacidades de conducción, lo que garantiza un rendimiento sólido y confiable.

 Referencias: wayve.ai y springwise