OpenEMMA: Una nueva era en la conducción autónoma impulsada por modelos de lenguaje multimodales

La conducción autónoma ha sido un campo de intensa investigación en los últimos años, a medida que las empresas y los investigadores buscan desarrollar sistemas cada vez más capaces y seguros. Sin embargo, los desafíos asociados con la comprensión de escenarios de conducción complejos y la toma de decisiones en tiempo real han dificultado el progreso.

Recientemente, ha surgido un nuevo enfoque prometedor que aprovecha el poder de los Modelos de Lenguaje Multimodales (MLLMs) para abordar estos retos. Un ejemplo destacado de este avance es OpenEMMA, un marco de trabajo de código abierto para la conducción autónoma de principio a fin.

OpenEMMA, desarrollado por investigadores de la Universidad de Texas A&M, Cranberry-Lemon University y otras instituciones, utiliza una combinación de MLLMs y técnicas avanzadas de razonamiento para lograr una planificación de trayectorias eficiente y precisa.

La clave del enfoque de OpenEMMA radica en su uso del proceso de razonamiento en cadena de pensamiento (Chain-of-Thought). En lugar de generar directamente la trayectoria futura, el modelo primero produce representaciones intermedias como vectores de velocidad y curvatura, que luego se integran para obtener la trayectoria final. Este enfoque se inspira en la forma en que los humanos conducen, lo que le confiere una mayor interpretabilidad y alineación con el mundo real.

Además, OpenEMMA incorpora un modelo especialista visual, específicamente YOLO11n, para mejorar la detección de objetos 3D en escenarios de conducción. Esto permite al sistema percibir con precisión los elementos clave del entorno, como otros vehículos, peatones y señales de tráfico, lo que es fundamental para una conducción segura y eficiente.

Un aspecto notable de OpenEMMA es su capacidad de adaptarse a una variedad de MLLMs diferentes, como LLaVA-1.6, Llama-3.2 y Qwen2-VL. Los experimentos realizados en el conjunto de validación del conjunto de datos nuScenes demuestran que OpenEMMA supera de manera significativa a los enfoques de línea de base, lo que demuestra su efectividad, generalización y robustez.

Quizás lo más emocionante es que OpenEMMA es de código abierto, lo que lo convierte en una plataforma accesible para que la comunidad de investigación continúe explorando y mejorando los sistemas de conducción autónoma basados en MLLMs. Al compartir el código, los conjuntos de datos y los pesos de los modelos, los autores esperan acelerar el progreso en este campo emocionante.

En resumen, OpenEMMA representa un importante avance en la conducción autónoma, aprovechando los últimos avances en MLLMs y técnicas de razonamiento para lograr una planificación de trayectorias eficiente y precisa. A medida que la comunidad de investigación continúe explorando y refinando este enfoque, es emocionante imaginar el impacto que puede tener en el futuro de la movilidad autónoma.

Link al proyecto: https://github.com/taco-group/OpenEMMA

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    Por Ignacio Álvarez Alcorta para Noticias La Insuperable

    Durante junio, 12.150 trabajadores del sector privado perdieron su empleo registrado, mientras que en el sector público se sumaron 7.824 bajas. La baja coincide con una caída significativa de la actividad económica, que ya está por debajo de los niveles de diciembre de 2024. Si la tendencia persiste en el segundo semestre, el crecimiento económico de 2025 podría quedarse por debajo del 4%, impulsado únicamente por el arrastre estadístico de un año previo muy flojo. Los sectores más afectados fueron construcción (-73.415 empleos) e industria (-42.870), mientras que el monotributo sigue en ascenso.

    La recesión rompe el empleo

    El análisis del primer semestre de 2025 muestra que el empleo formal cayó de manera sostenida. El sector privado experimentó un pequeño rebote en el tercer trimestre de 2024, pero desde octubre del año pasado permanece estancado. La caída de junio borró el crecimiento de abril y mayo. Por sectores, la baja fue generalizada: solo enseñanza y salud lograron sostener sus niveles, mientras que pesca, minas y canteras tuvieron caídas de 6,6% y 5,3%, respectivamente.

    A nivel provincial, 18 distritos mostraron descensos en el empleo asalariado privado, mientras que apenas seis registraron aumentos, todos muy marginales. Entre los de mejor desempeño se destacaron San Juan y Formosa (+0,4%), mientras que Chubut (-3,5%), La Rioja (-1,8%) y Salta (-0,8%), entre otras, fueron las provincias con mayores retrocesos.

    Interpretación oficial vs. realidad del mercado

    El Gobierno resaltó un crecimiento del 0,8% del empleo durante el primer semestre, pero esta cifra se explica por la comparación interanual, donde se sumaron 14.900 puestos adicionales, sobre todo en comercio y reparaciones, construcción y actividades inmobiliarias y empresariales. Las caídas más fuertes se dieron en minas y canteras (-6,9%), servicios comunitarios (-2%) e industrias manufactureras (-0,9%).

    El trabajo independiente creció 0,3%, principalmente por la incorporación de 12.500 personas al monotributo. Sin embargo, el empleo total sigue en niveles similares a los de hace una década. La recuperación en el sector público compensó la caída de mayo, aunque se trata de datos provisionales que podrían ajustarse.

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    En síntesis, la dinámica del empleo durante la gestión de La Libertad Avanza muestra tres momentos: fuerte caída en el primer semestre de 2024, leve recuperación en el segundo semestre y estancamiento en la primera mitad de 2025.

    Salarios

    Respecto a los sueldos, en junio y julio el salario promedio del sector privado registrado superó la inflación, con un aumento del 1,9% respecto a noviembre de 2023. El problema es que la mitad de los trabajadores formales tiene un salario de bolsillo inferior a $1.093.000, reflejando la precariedad persistente pese a la estadística positiva.

     

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