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Un smartphone Huawei Mate 10 Pro condujo un Porsche en el MWC 2018

El estacionamiento del mítico estadio Camp Nou fue el escenario para que un smartphone de alta gama condujera un auto.

28 de febrero 2018, 15:15hs
Un smartphone Huawei Mate 10 Pro condujo un Porsche en el MWC 2018
Un smartphone Huawei Mate 10 Pro condujo un Porsche en el MWC 2018

Huawei le dedicó mucho tiempo a dar una explicación sobre las capacidades de inteligencia artificial en el diseño de su último procesador interno, el Kirin 970.

Este chip se encuentra en los Huawei Mate 10 y Mate 10 Pro, así como en el Honor View 10. El Kirin 970 tiene una "unidad de procesamiento neuronal" dedicada a NPU, y diseñada específicamente para tareas relacionadas con la AI.

Esta semana en el Mobile World Congress 2018, Huawei quiso poner a prueba el Kirin 970 en un entorno más físico. Por lo que en un estacionamiento del icónico estadio Camp Nou, sede del FC Barcelona, ​​la compañía protagonizó la primera vez que un auto sin conductor fue impulsado por un teléfono inteligente.

No obstante, el Huawei no tenía una total conducción autónoma del Porsche, pues fue simplemente un truco destinado a mostrar lo que se puede lograr con el Kirin 970.

La prueba de manejo constó de dos partes: una vuelta a 5 mph, donde el automóvil y el teléfono detectaron tres grandes obstáculos de cartón; y un recorrido a 30 mph donde el automóvil tuvo que evitar uno de esos obstáculos en su camino.

En la primera vuelta se le indicó al automóvil, con el Mate 10 Pro, que detectara cada obstáculo: giró a la izquierda hacia un perro, giró a la derecha en busca de un  balón de fútbol gigante, frenó con fuerza ante un hombre con una bicicleta, y finalmente una persona del equipo de Huawei eligió qué obstáculo colocar en el camino del auto para la segunda prueba.

La demostración funcionó según lo planeado, y definitivamente fue impresionante. Huawei dijo que la prueba muestra la capacidad de la NPU de interpretar datos de imágenes, relacionarlos con objetos conocidos y entrenarse para identificar objetos que aún no están en su modelo de reconocimiento.

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