Los coches autónomos están cada vez más cerca. Más pronto que tarde veremos coches autónomos en nuestra vida cotidiana.
Muchas de las operaciones que deben realizar estos coches autónomos se basan en la información de los sensores y algunos algoritmos de inteligencia artificial (IA).
Los vehículos necesitan recopilar datos, planificar su trayectoria y ejecutarla. Estas tareas, especialmente las dos últimas, requieren enfoques de programación no tradicionales y se basan en técnicas de aprendizaje automático, que son parte de la IA.
Hay muchas tareas para los coches autónomos que aún presentan desafíos importantes y requieren enfoques sofisticados. Reemplazar las habilidades cognitivas y motoras de un ser humano no es fácil y seguirá siendo un trabajo en progreso en los próximos años.
Existen diferentes tareas que la IA debe resolver para que logremos una conducción autónoma confiable y segura.
Análisis de la IA en un coche autónomo
El segmento de los coches autónomos es el segmento con mayor crecimiento en la industria del automóvil. La inteligencia artificial es de hecho el componente más importante y sofisticado de los coches autónomos.
La cantidad de sensores con datos en tiempo real y la necesidad de un procesamiento inteligente de los datos puede ser abrumadora.
La IA se utiliza en la unidad central, así como en las múltiples unidades de control electrónico (ECU) del coche autónomo.
La IA tiene que interactuar con multitud de sensores y tiene que utilizar datos en tiempo real. Muchos algoritmos de IA son computacionalmente intensivos y, por lo tanto, son difíciles de usar con CPU que tienen restricciones de memoria y velocidad.
A medida que la IA se desarrolle y mejore, nos acercaremos cada vez más a tener un transporte seguro y autónomo. Hasta entonces, tenemos que hacer frente a muchas horas de desarrollo, y las pruebas y la adopción vendrán determinadas por la confianza que tengan los consumidores y dependerán de las fuerzas del mercado.
De hecho, ya hay coches semi autónomos como los Tesla que tienen su función AutoPilot y permiten una conducción semi autónoma. Por supuesto, aún tiene mucho que mejorar, pero vamos en el camino adecuado.
Aplicaciones de IA en vehículos
La IA se utiliza para varias tareas importantes en un coche autónomo. Una de las principales tareas es la planificación de rutas. Otra gran tarea para la IA es la interacción con el sistema sensorial y la interpretación de los datos que salen de los sensores.
Procesamiento de datos del sensor h3
Existen numerosos sensores que proporcionan datos para el ordenador central del vehículo durante su funcionamiento.
Los sensores proporcionan información de la carretera, otros vehículos, así como otros datos importantes.
Una de las principales tareas es detectar e identificar objetos delante y alrededor del vehículo. Las redes neuronales artificiales (ANN) son los algoritmos que se utilizan normalmente para esta tarea.
Dado que tenemos varios sensores de diferentes tipos, tiene sentido tener módulos de hardware/software dedicados para cada sensor.
Este enfoque permite el procesamiento paralelo de datos y, por lo tanto, una toma de decisiones más rápida. Cada unidad de sensor puede utilizar un algoritmo de IA diferente y luego comunicar sus resultados a las otras unidades o al ordenador central de procesamiento.
Planificación de ruta
La planificación de la ruta es importante para optimizar la trayectoria del vehículo y conducir con mejores patrones de tráfico. Esto puede ayudar a reducir los retrasos y evitar la congestión en la carretera.
La planificación es una tarea muy adecuada para los algoritmos de inteligencia artificial. Es una tarea dinámica que puede tomar en consideración muchos factores y puede resolver un problema de optimización mientras se ejecuta la ruta.
Ejecución de ruta
Una vez planificado el camino, el vehículo puede conducir según las condiciones de la carretera, detectando objetos, peatones, bicicletas y semáforos para llegar al destino.
Los algoritmos de detección de objetos son un foco principal de la comunidad de IA, ya que hacen posible el comportamiento humano. Los desafíos surgen cuando entran en juego diferentes condiciones climáticas y de la carretera.
Muchos accidentes con vehículos de prueba ocurrieron porque el entorno de simulación es diferente de las condiciones del mundo real y el software de IA puede reaccionar de manera impredecible cuando se le brindan datos desconocidos.
Monitoreo del estado del vehículo
El tipo de mantenimiento más prometedor es el mantenimiento predictivo. Intenta predecir problemas futuros, no problemas que ya existen.
En este sentido, el mantenimiento predictivo puede ahorrar mucho tiempo y dinero. Tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado se pueden utilizar para el mantenimiento predictivo.
Los algoritmos pueden utilizar datos integrados y externos para tomar decisiones enfocadas a este mantenimiento predictivo.
Recopilación de datos de seguros
Los registros de datos de un vehículo pueden contener información sobre el comportamiento del conductor y esto se puede utilizar en el análisis de accidentes de tráfico.
Estos datos se pueden utilizar para el procesamiento de reclamaciones. Todo esto puede contribuir a bajar los precios de los seguros, ya que la seguridad es más determinista y garantizada.
En el caso de los coches autónomos, la responsabilidad pasará del pasajero, que ya no es conductor, al fabricante. En el vehículo semiautónomo, lo más probable es que todavía tengamos alguna responsabilidad por parte del conductor.
Los datos de todos los sensores generan enormes cantidades de información. Guardar todos los datos en todo momento puede no ser práctico, pero guardar instantáneas de datos relevantes parece el equilibrio adecuado para obtener evidencias que podrían usarse para el análisis posterior de un cierto evento de tráfico.
Este enfoque es similar a cómo se almacena y analiza la información de la caja negra de un avión después de un accidente.
Inteligencia artificial: El futuro de la conducción
Está claro que aún hay muchos aspectos a mejorar y que no será un cambio inmediato sino paulatino. Lo que si es innegable es que el futuro de la conducción (al menos en un gran porcentaje de la población) está en los coches autónomos controlados por inteligencia artificial.
De hecho, hace unos días, se llevó a cabo la primera carrera de la historia de coches autónomos guiados por Inteligencia Artificial sin conductor. Esta carrera se denominó como Indy Autonomous Challenge.
Como aficionado a la F1 y en general a las carreras de coches, creo que, al menos en este aspecto automovilístico, aunque lógicamente habrá mejoras ofrecidas por la inteligencia artificial, creo que la esencia del espectáculo es precisamente la parte humana que ofrece, por muy avanzado y autónomo que sea el coche.
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