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SafeDrive hace que los coches autónomos evalúen primero las rutas
Investigadores de la Universidad Nacional de Seúl crearon SafeDrive, un modelo de IA que puntúa varias trayectorias de conducción por su seguridad antes de elegir una maniobra.
Imagen: iXBT
Un equipo de la Universidad Nacional de Seúl ha desarrollado SafeDrive, un modelo de IA diseñado para ayudar a los coches autónomos a tomar decisiones más seguras en situaciones viales inusuales. El trabajo fue seleccionado como uno de los mejores artículos en CVPR 2026, una distinción otorgada a aproximadamente el 3% de las investigaciones presentadas.
La mayoría de los sistemas actuales de conducción autónoma se entrenan con volúmenes masivos de datos del mundo real y buscan imitar el comportamiento humano al volante. Eso funciona bien en condiciones rutinarias, pero surgen problemas en escenarios que no estuvieron representados en los datos de entrenamiento: el sistema puede elegir una maniobra peligrosa y además ofrecer poca claridad sobre por qué prefirió esa opción.
SafeDrive utiliza un enfoque que los investigadores llaman Razonamiento de seguridad de grano fino. En lugar de comprometerse de inmediato con una única trayectoria, el modelo genera varias trayectorias posibles, analiza los datos de los sensores del coche y califica cada opción según su nivel de seguridad.
Tras comparar esas alternativas, el sistema selecciona la ruta con la puntuación de seguridad más alta. Según la fuente, esto pretende abordar dos debilidades de larga data de los modelos tradicionales de conducción de extremo a extremo: la limitada transparencia en las decisiones y la dificultad para controlar el comportamiento del vehículo en situaciones críticas.
El proyecto ya ha superado las pruebas de laboratorio. SafeDrive se ha integrado en EAD, un modelo de referencia de conducción autónoma respaldado por el Ministerio de Comercio, Industria y Energía de Corea del Sur. El equipo de desarrollo también ha empezado a trabajar con fabricantes locales de vehículos autónomos para probar la tecnología en coches reales, con planes de ampliar los datos de entrenamiento y preparar el sistema para su uso comercial.
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Frontier Editor
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vía iXBT
