Un equipo de investigación de la Universidad Purdue ha desarrollado un nuevo marco llamado Talk2Drive, con el objetivo de revolucionar la interacción persona-computadora en vehículos autónomos. El marco utiliza inteligentemente grandes modelos de lenguaje para convertir instrucciones en lenguaje natural en código ejecutable para vehículos autónomos, permitiendo así un control del vehículo más intuitivo y conveniente. Se espera que este avance mejore significativamente la seguridad y la experiencia del usuario de la conducción autónoma y reduzca la frecuencia de la intervención humana.
La Universidad Purdue ha lanzado el marco Talk2Drive, que utiliza grandes modelos de lenguaje para proporcionar capacidades inteligentes de análisis de instrucciones para vehículos autónomos. El marco reduce la tasa de toma de control humana al recibir comandos, procesar y generar código ejecutable, combinado con datos ambientales en tiempo real. Cuenta con servicios personalizados, puede comprender las instrucciones de diferentes conductores y brinda una experiencia de conducción personalizada. Los comandos verbales se convierten en instrucciones de texto mediante tecnología de reconocimiento de voz y las estrategias de conducción se ajustan en función de datos ambientales en tiempo real. Los resultados experimentales muestran que el marco reduce la tasa de adquisición de diferentes conductores y abre un nuevo camino para el desarrollo futuro de la tecnología de conducción autónoma.
La aplicación exitosa del marco Talk2Drive marca un gran paso adelante para que la tecnología de conducción autónoma sea más inteligente y humana. Sus servicios personalizados y capacidades eficientes de análisis de comandos brindarán a los usuarios una experiencia de conducción más segura y cómoda, y se espera que promueva el rápido desarrollo y popularización de la tecnología de conducción autónoma.