{"id":7154,"date":"2022-05-04T12:55:29","date_gmt":"2022-05-04T11:55:29","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7154"},"modified":"2022-05-04T12:55:29","modified_gmt":"2022-05-04T11:55:29","slug":"intel-llevara-a-cabo-el-programa-racer-sim-de-darpa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7154","title":{"rendered":"Intel llevar\u00e1 a cabo el programa RACER-Sim de DARPA"},"content":{"rendered":"

Intel avanza en la simulaci\u00f3n de veh\u00edculos aut\u00f3nomos off-road y en el aprendizaje por transferencia de simulaci\u00f3n en colaboraci\u00f3n con el Centro de Visi\u00f3n por Ordenador de Barcelona (Espa\u00f1a) y la Universidad de Texas (Austin) en el programa RACER-Sim de DARPA<\/strong><\/p>\n

La Agencia de Proyectos de Investigaci\u00f3n Avanzada de Defensa (DARPA) ha concedido a Intel Federal LLC, con el apoyo de Intel Labs, el Centro de Visi\u00f3n por Ordenador de Barcelona (Espa\u00f1a) y la Universidad de Texas en Austin, la oportunidad de desarrollar soluciones de simulaci\u00f3n avanzadas para veh\u00edculos aut\u00f3nomos fuera de carretera. El programa Robotic Autonomy in Complex Environments with Resiliency – Simulation (por sus siglas, RACER-Sim) tiene como objetivo crear la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de plataformas de simulaci\u00f3n de veh\u00edculos off-road para reducir significativamente el coste de desarrollo y salvar la distancia entre la simulaci\u00f3n y el mundo real.
\n\u00abIntel Labs ya ha progresado en el avance de la simulaci\u00f3n de veh\u00edculos aut\u00f3nomos a trav\u00e9s de varios proyectos, incluido el simulador CARLA, y estamos orgullosos de participar en RACER-Sim para seguir contribuyendo a traspasar la pr\u00f3xima frontera de la rob\u00f3tica todoterreno y los veh\u00edculos aut\u00f3nomos. Por ello, hemos reunido a un equipo de expertos de renombre del Computer Vision Center y de la UT Austin con el objetivo de crear una plataforma vers\u00e1til y abierta para acelerar el progreso de los robots todoterreno en todo tipo de entornos y condiciones\u00bb, ha dicho German Ros, Autonomous Agents Lab director at Intel Labs<\/p>\n

Por qu\u00e9 es importante:<\/strong> En el terreno de la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, la brecha entre el despliegue en carretera y fuera de ella es todav\u00eda muy significativa. Actualmente existen muchos entornos de simulaci\u00f3n, pero pocos est\u00e1n optimizados para el desarrollo de la autonom\u00eda fuera de la carretera en t\u00e9rminos escala y velocidad. Adem\u00e1s, las demostraciones en el mundo real siguen siendo el principal m\u00e9todo para verificar el rendimiento del sistema.
\nLos veh\u00edculos aut\u00f3nomos todoterreno deben enfrentarse a importantes retos, como la falta de carreteras y terrenos extremos reales con rocas y todo tipo de vegetaci\u00f3n. Tales condiciones extremas hacen que el desarrollo y las pruebas sean costosos y lentos. El programa RACER-Sim pretende resolver este problema proporcionando tecnolog\u00edas de simulaci\u00f3n avanzadas para desarrollar y probar soluciones, reduciendo el tiempo de despliegue y validaci\u00f3n de los sistemas aut\u00f3nomos impulsados por IA.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona<\/strong>: RACER-Sim incluye dos fases a lo largo de los 48 meses que durar\u00e1 el programa, el cual tendr\u00e1 como objetivo acelerar el proceso de investigaci\u00f3n y desarrollo para el dise\u00f1o de veh\u00edculos aut\u00f3nomos todoterreno. En la primera fase, el objetivo de Intel es crear nuevas plataformas de simulaci\u00f3n y herramientas de generaci\u00f3n de mapas que imiten entornos todoterreno complejos con la m\u00e1xima precisi\u00f3n (por ejemplo, f\u00edsica, modelado de sensores, complejidad del terreno, etc.), a escalas nunca antes vistas. La creaci\u00f3n de entornos de simulaci\u00f3n a escala es un proceso que tradicionalmente requiere grandes recursos, por lo que representa uno de los mayores retos en los flujos de trabajo de simulaci\u00f3n. Para solucionarlo, la plataforma de simulaci\u00f3n de Intel Labs permitir\u00e1 la personalizaci\u00f3n de futuros mapas, incluida la creaci\u00f3n de nuevos entornos masivos que cubran m\u00e1s de 258.998 kil\u00f3metros cuadrados con tan s\u00f3lo unos pocos clics.
\nDurante la segunda fase, Intel Labs trabajar\u00e1 conjuntamente con los colaboradores de RACER para acelerar el proceso de investigaci\u00f3n y desarrollo mediante la implementaci\u00f3n de nuevos algoritmos sin el uso de un robot f\u00edsico. Despu\u00e9s, los equipos validar\u00e1n el rendimiento del robot en la simulaci\u00f3n, lo que supondr\u00e1 un importante ahorro de tiempo y recursos. Adem\u00e1s, la segunda fase tambi\u00e9n incluir\u00e1 el desarrollo de nuevas t\u00e9cnicas sim2real -el concepto de entrenar al robot en la simulaci\u00f3n para que adquiera habilidades y luego transferir estas habilidades al sistema rob\u00f3tico real correspondiente- que permitan el entrenamiento de veh\u00edculos aut\u00f3nomos todoterreno directamente en la simulaci\u00f3n.
\nIntel espera que estas nuevas herramientas de simulaci\u00f3n mejoren significativamente el desarrollo de sistemas aut\u00f3nomos mediante pruebas virtuales, lo que reduce los riesgos, costes y retrasos asociados a los protocolos tradicionales de prueba y verificaci\u00f3n. En el futuro, la plataforma de simulaci\u00f3n ir\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 de la validaci\u00f3n para crear modelos de IA listos para su implementaci\u00f3n en el mundo real.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Intel<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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