En el marco del evento HMG Autonomous Driving Media Day, el Grupo Hyundai anunció que puso en marcha el sistema Data Flywheel, además de informar acerca de los progresos realizados en el desarrollo de Atria AI, su sistema de inteligencia artificial (IA) para conducción autónoma, desarrollado internamente.
La marca surcoreana también presentó un vídeo de un vehículo de pruebas SDV equipado con Atria AI circulando por tráfico urbano complejo sin intervención del conductor. El sistema mostrado cuenta con capacidades de Nivel 2++, lo que ilustra cómo el Data Flywheel permite un ciclo continuo de aprendizaje, validación y mejora del rendimiento (puedes revisar el video al final de esta nota).
¿Cómo funciona el sistema Data Flywheel?
Se basa en un modelo cíclico de entrenamiento, en el que los datos recopilados de los vehículos se utilizan para entrenar y validar modelos de IA, y los modelos mejorados se despliegan nuevamente en los vehículos para generar nuevos datos. Actualmente operan alrededor de 40 vehículos dedicados a la recopilación de datos las 24 horas.
Los conjuntos de datos recopilados incluyen escenarios de conducción rutinarios así como casos límite: zonas de construcción vial y variaciones de infraestructura, condiciones meteorológicas severas, cambios bruscos de carril y maniobras de emergencia, vehículos estacionados en calles laterales y carreteras estrechas, y dinámicas complejas de tráfico urbano.
Gracias a Hard Example Mining, técnica de entrenamiento de aprendizaje automático, se identifican automáticamente situaciones de conducción desafiantes que los modelos de IA encuentran difíciles de reconocer o interpretar y se priorizan esos escenarios para el entrenamiento. Una canalización de entrenamiento continuo incorpora los datos recién adquiridos de la conducción y la validación en el mundo real al entrenamiento de modelos, con los hallazgos de la evaluación de los vehículos retroalimentados a la recopilación de datos y al desarrollo de modelos.
Asimismo, la tecnología de Validación Virtual reconstruye los datos de conducción del mundo real en entornos tridimensionales, mediante tecnologías gráficas como 3D Gaussian Splatting para recrear escenarios que son difíciles o potencialmente inseguros de reproducir en pruebas reales.
Dataflywheel Hyundai Motor
