Desarrollan investigadores del CIC modelos neuronales de tercera generación

INSTITUTO POLÍTECNICO NACIONAL

Ciudad de México, a 17 de abril de 2017

COMUNICADO DE PRENSA C-299

• Con apoyo de cámaras y otros sensores se aplicaría para conducción automática de vehículos

Investigadores del Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) trabajan en el desarrollo de nuevos modelos matemáticos de redes neuronales de tercera generación que simulan, de manera precisa, las células reales del cerebro para dar solución a problemas de la sociedad. 

Juan Humberto Sossa Azuela, jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del CIC, explicó que con apoyo de cámaras y otros sensores, los modelos de redes neuronales se aplicarían para conducir automáticamente un vehículo de tamaño real; se diseñarían transportes que ya no requieran de choferes; permitiría la reducción de combustible; la reducción del parque vehicular, así como hacer más eficiente el transporte público.

El también Académico Titular de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica de la Academia de Ingeniería de México (AIM) indicó que autos de este tipo también deberán realizar funciones básicas como: estacionado entre objetos separados por una distancia que asegure que el carro pueda entrar; seguimiento de línea al conducir ante condiciones cambiantes del suelo, tipo de asfalto, rectas, curvas y algunas condiciones de iluminación de la carretera o el camino.

Sossa Azuela informó que diseñan prototipos escala 1 a 10 y escala 1 a 8 de vehículos que se manejen solos para que sigan las líneas, se detengan en cruces, se estacionen o rebasen y se mantengan a una distancia para no impactar a otro carro en movimiento.

Para llevar a cabo lo anterior, se emplea el control difuso y navegación automática para robots, ya que la robótica de servicio está enfocada al diseño de sistemas mecatrónicos que permitan resolver problemas en favor del hombre en alguna tarea. 

En este sentido, dijo que la inteligencia artificial se utiliza para el reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, redes neuronales, control difuso, navegación automática para robots, entre otras.

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