Danny Weber
07:47 24-12-2025
© A. Krivonosov
Conducción autónoma con refuerzo cognitivo: Tsinghua entrena con EEG humanos para el modelo drive-think y reduce colisiones hasta 26% con mayor seguridad.
El equipo del Instituto para la Industria Inteligente (AIR) de la Universidad Tsinghua presentó en NeurIPS 2025 un avance de peso en conducción autónoma: un método que permite a los sistemas de piloto automático tomar prestadas las capacidades cognitivas del cerebro humano.
Los investigadores introdujeron lo que definen como conducción autónoma con refuerzo cognitivo. La propuesta recurre a señales de electroencefalografía (EEG) registradas en conductores humanos para entrenar modelos que tomen decisiones de un modo más parecido al humano. Un matiz clave: en los coches de producción no se necesitan sensores EEG, de modo que los costes se mantienen en los niveles actuales.
La arquitectura de entrenamiento, bautizada drive‑think, empareja datos de las cámaras a bordo con EEG durante la fase de preparación para extraer respuestas cognitivas ocultas ante situaciones en la vía. Mediante aprendizaje contrastivo, la red de conducción aprende después a recrear esas respuestas al evaluar la escena.
El entrenamiento se despliega en dos etapas. Primero, el sistema moldea habilidades cognitivas a partir de datos cerebrales humanos; después, en uso real, se apoya únicamente en el vídeo estándar de las cámaras. En la práctica, la experiencia de conducción humana se transfiere al modelo de visión artificial de forma implícita, una idea sencilla y, a la vez, elegante.
Las pruebas en el conjunto de datos nuScenes y en la plataforma de simulación Bench2Drive arrojaron mejoras claras: disminuyó el error en la planificación de trayectorias y las colisiones se redujeron aproximadamente entre un 18–26%. En situaciones complejas y de alto riesgo —como incorporaciones bruscas— el sistema actuó con mayor cautela y previsibilidad, acercándose al modo en que conducen las personas. En conjunto, los resultados apuntan a una ganancia tangible en seguridad.
El equipo señaló que se trata del primer estudio que utiliza de forma directa habilidades cognitivas humanas para mejorar sistemas de conducción autónoma de extremo a extremo. Según explicaron, el trabajo abre nuevas vías hacia autopilotos más seguros y hacia una inteligencia física guiada por el funcionamiento del cerebro humano, un puente sugerente entre neurociencia y percepción por máquina que no añade carga de hardware, un detalle importante de cara al despliegue real.