El auge de los cursos y bootcamps para aprender machine learning online no es casual. Este campo de la IA se ocupa de dotar a las máquinas la capacidad para identificar patrones, tomar decisiones, realizar predicciones y aprender de forma autónoma. Sus aplicaciones son diversas y comprenden desde la medicina y la ciberseguridad hasta las finanzas, la industria manufacturera o la automoción, donde la conducción automatizada se ha convertido en una de sus últimas fronteras.
Varios estudios revelan que los vehículos autónomos, automatizados o sin conductor son más seguros que los conducidos por personas. China, Estados Unidos y otros gigantes lideran este mercado, cuyo desarrollo no habría sido posible sin los avances en machine learning.
Para circular sin intervención humana, este tipo de vehículos incorpora una red de sensores y cámaras que recogen millones de datos en tiempo real, que posteriormente son procesados por complejos algoritmos. Gracias a ello, pueden identificar curvas, peatones u obstáculos en tránsito y reaccionar a tiempo; por ejemplo, cambiando de carril, disminuyendo la velocidad o realizando una detención de emergencia. En otras palabras, imitan las decisiones de sus operadores de carne y hueso.
Para lograr sus objetivos, el machine learning o aprendizaje automático se sirve de un subcampo conocido como deep learning, que emplea redes neuronales artificiales para resolver conflictos de cierta envergadura. Esta tecnología permite a los vehículos autónomos analizar imágenes de su entorno y responder con acierto a situaciones nuevas e imprevistas: un accidente de circulación en las proximidades, una ambulancia que se aproxima en servicio de emergencia, etcétera.
La conducción autónoma depende de otros avances en IA para funcionar, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que facilita la comunicación entre el ordenador de a bordo y los ocupantes del vehículo. Con ello, se habilita la navegación por voz, las recomendaciones proactivas y otras utilidades durante el transcurso del viaje.