Conecta con nosotros
German Ros Intel German Ros Intel

Entrevistas

«La aplicación de la IA a problemas de simulación difíciles es nuestro principal diferenciador»

Germán Ros

Director de Autonomous Agents Lab de Intel Labs

Intel

Publicado el

Hace unos días os anticipamos que Intel iba a ser uno de los grandes pilares del programa RACER-Sim de DARPA. Dicho programa cuenta también con la participación del Centro de Visión por Ordenador de Barcelona (España) y de la Universidad de Texas en Austin (Estados Unidos), y está centrado en el desarrollo de soluciones avanzadas de simulación para vehículos autónomos de tipo «off-road» que, como ya sabrán muchos de nuestros lectores, son aquellos que están diseñados para circular fuera de las carreteras, en entornos hostiles que presentan condiciones extremas.

Es un programa muy interesante, y por ello no hemos querido perder la oportunidad de entrevistar a Germán Ros, el director de Autonomous Agents Lab de Intel, en Santa Clara, California, quien se ha convertido en el núcleo central de dicho programa. Su gran meta es crear sistemas autónomos que puedan operar en el mundo físico, mostrando inteligencia, destreza y comportamientos seguros.

Para cumplir este objetivo, Germán se centra en problemas en la intersección del aprendizaje automático, la visión por ordenador, los gráficos, la simulación para la IA, la geometría 3D y los sistemas autónomos. Germán es un gran defensor del código abierto y, como parte de su investigación, ha dirigido proyectos de primer nivel, como el simulador de conducción autónoma CARLA y la biblioteca Open3D.

Antes de incorporarse a Intel Labs, German trabajó como científico en el Instituto de Investigación de Toyota (TRI), donde realizó investigaciones en el área de la simulación para la conducción autónoma, la comprensión de escenas y la adaptación de dominios, en el contexto de la conducción autónoma. Germán obtuvo se doctoró como Ingeniero Informático en la Universidad Autónoma de Barcelona (2016), y en el Centro de Visión por Ordenador(CVC).

Tras esta breve pero necesaria introducción estamos listos para entrar de lleno en la entrevista, aunque antes queremos aprovechar para dar las gracias a Germán Ros por su tiempo y su buen hacer durante la realización de la misma. Ahora sí, poneos cómodos que empezamos.

Intel RACER-Sim de DARPA

[MCPRO] ¿Sería tan amable de explicar a nuestros lectores qué es exactamente el RACER-Sim de DARPA y qué papel desempeñará Intel en él?

[Germán Ros] RACER (Autonomía Robótica en Entornos Complejos con Resiliencia)-SIM es un programa gubernamental para crear la próxima generación de plataformas de simulación con el objetivo final de acelerar y simplificar el desarrollo y la validación de vehículos terrestres autónomos todoterreno en entornos complejos.

Intel es uno de los dos equipos a los que DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) ha concedido un contrato para proporcionar soluciones que respondan a las necesidades del programa RACER-SIM. Para ello, Intel se ha asociado con el Computer Vision Center (Barcelona, España), y la Universidad de Texas en Austin (EE.UU.) para aportar nuestra experiencia combinada en los campos de la ingeniería de simulación, la IA y la visión por ordenador.

[MCPRO] No cabe duda de que el desarrollo de soluciones avanzadas de simulación para vehículos autónomos todoterreno presenta retos completamente diferentes a los de sus homólogos en carretera ¿Cómo abordará Intel estos retos?

[Germán Ros] De hecho, este ámbito presenta una serie de retos completamente nuevos con respecto a la simulación en carretera. En los entornos fuera de la carretera, la simulación de las complejas interacciones entre los vehículos y los diferentes tipos de suelos, rocas y vegetación se convierte en uno de los principales problemas a resolver.

En situaciones de carretera, los vehículos interactúan con caminos habituales y totalmente planos, pero aquí hay que tener en cuenta la deformación del suelo a medida que el vehículo lo atraviesa ¿Puede el vehículo atravesar una zona sin quedarse atascado en el barro? ¿Puede atravesar un pasillo estrecho de árboles doblando sus ramas? Para responder a estas preguntas hay que realizar simulaciones muy precisas, que implican el uso de la terramecánica. Tradicionalmente, la resolución de problemas de terramecánica es muy tediosa, lo que da lugar a sistemas muy lentos e incapaces de escalar a grandes entornos. Sin embargo, hemos introducido el uso de técnicas de IA y aprendizaje profundo para crear nuevas soluciones que resuelvan estos problemas en tiempo real. La aplicación de la IA a problemas de simulación difíciles es nuestro principal diferenciador.

Intel

[MCPRO] ¿Cuáles son los objetivos más importantes que se ha fijado Intel en el programa RACER-Sim?

[Germán Ros] Nuestro principal objetivo es crear una nueva plataforma de simulación off-road para acelerar, simplificar y reducir los costes en los procesos de desarrollo y validación de vehículos autónomos todoterreno. Queremos crear una solución que ayude a los investigadores e ingenieros a hacer realidad los vehículos autónomos todoterreno.

[MCPRO] Sabemos que la plataforma de simulación de Intel Labs permitirá la personalización de los mapas y que será capaz de dar forma a entornos masivos que cubran más de 258.998 kilómetros cuadrados con sólo unos pocos clics ¿Puede decirnos qué hardware utilizará Intel para soportar esta plataforma?

[Germán Ros] Uno de los aspectos que hacen que este proyecto sea emocionante es que estos vastos entornos pueden simularse utilizando hardware básico, como el que utilizan los jugadores.

[MCPRO] ¿Cuáles son los avances más importantes que podemos esperar como resultado de este programa en el campo de la conducción autónoma en entornos todoterreno?

[Germán Ros] En unos años deberíamos poder disponer de vehículos autónomos que conduzcan a altas velocidades (70-80 Km/h) en entornos todoterreno.

Editor de la publicación on-line líder en audiencia dentro de la información tecnológica para profesionales. Al día de todas las tecnologías que pueden marcar tendencia en la industria.

Lo más leído