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Autos no tripulados distinguen peor a peatones de piel oscura

El problema de esto se debe a la insuficiencia de los datos utilizados para diseñar los algoritmos, informó un grupo de investigadores.

09 Marzo 2019
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Un estudio que se llama 'Inequidad predictiva en la detección de objetos' a cargo del Instituto de Tecnología de Georgia EU, demuestra que las personas con tonos de piel más oscuros corren más riesgo de sufrir un atropello  a causa de un vehículo automatizado debido a las deficiencias de sus sistemas de reconocimiento de objetos.

La investigación está disponible en el sitio web Arxiv, se basa en numerosos y recientes ejemplos que evidencian cómo los algoritmos de aprendizaje de estos carros automatizados muestran tasas de error más altas para ciertos grupos demográficos que otros como para los de piel de tono oscuro.

Curiosamente, este índice no se vio afectado por objetos que, parcialmente, bloquean a los peatones ni tampoco por la falta de luz natural.

Sin embargo, los fallos del sistema no se deben tanto a la imperfección de propios algoritmos, sino a la insuficiencia de datos utilizados para diseñarlos y probarlos, comentan los expertos.

 

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