El vehículo autónomo promete revolucionar la forma en que los humanos y las mercancías se mueven, en un futuro que se aproxima cada vez más. Cuando la AI toma el volante y el Data sirve de motor: ¡descubre todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología que va a cambiar el mundo!
La inteligencia artificial se infiltra en todos los ámbitos, y en particular en las carreteras. Entre todas las innovaciones basadas en esta tecnología revolucionaria, una de las más importantes es sin duda el vehículo autónomo.
Aunque en el pasado eran parte de la imaginación desbordante de los autores de ciencia ficción, el coche sin piloto es ahora casi una realidad, propulsado por los avances fulminantes de la AI y de la Data Science.
Cada día se habla de estos automóviles de un nuevo tipo, capaces de lanzarse solos sobre el asfalto, y de sus fabricantes como Tesla, Waymo y sus taxis autónomos, o los gigantes chinos como Baidu.
Sin embargo, ¿sabes realmente cómo funciona esta tecnología? Encarna una fusión compleja y fascinante entre ingeniería, informática y ciencias cognitivas con el único propósito de permitir a los vehículos percibir, analizar y reaccionar a su entorno.
A través de este artículo, vas a descubrir el verdadero secreto que se esconde detrás de esta revolución vial, y comprender el papel clave de la AI y del Big Data!
Un vehículo que se desplaza sin nadie detrás del volante
El término vehículo autónomo se refiere a un vehículo capaz de percibir su entorno y de funcionar sin que un humano necesite tomar el control.
De hecho, ni siquiera es necesario que un pasajero esté presente a bordo. Sin embargo, como un vehículo clásico, puede navegar de un punto A a un punto B pasando por las mismas carreteras.
Esta tecnología está lejos de ser anecdótica, ya que acabará tarde o temprano por reemplazar definitivamente la conducción manual. A largo plazo, la inteligencia artificial cometerá menos errores que el humano y por lo tanto, será más segura.
Es por ello que muchos fabricantes ya están desarrollando o probando vehículos autónomos, como Audi, BMW, Ford, General Motors, Tesla, Volkswagen o Volvo.
La NHTSA, la agencia a cargo de la seguridad vial en los Estados Unidos, ha definido seis niveles de autonomía. El nivel 0 corresponde a la conducción por los humanos, mientras que el nivel 6 designa un vehículo totalmente autónomo…
Entonces, ¿cómo funciona? ¿Qué hay debajo del capó de estos vehículos para que puedan moverse solos?
Un cóctel de tecnologías para reemplazar al conductor humano
Aunque el concepto del vehículo autónomo es simple de entender, su funcionamiento se basa, sin embargo, en varias tecnologías de punta altamente complejas.
Cada uno de estos vehículos lleva a bordo un sistema compuesto de sensores, algoritmos y software que le permite navegar solo con seguridad. Los radares monitorean la posición de los vehículos alrededor, las cámaras detectan los semáforos, los letreros y los peatones, mientras que el Lidar permite medir las distancias y detectar los bordes de las carreteras a través de pulsaciones de luz.
Todos los datos recopilados por estos sensores son luego fusionados e interpretados por algoritmos sofisticados, a fin de crear una representación visual del entorno del vehículo. Tan pronto el vehículo tiene una percepción clara de lo que le rodea, debe ser capaz de tomar decisiones inteligentes en tiempo real.
Esta proeza es permitida por la AI y los algoritmos de Machine Learning, que analizan la situación de conducción actual y los datos históricos para predecir los movimientos de otros usuarios, anticipar riesgos y planificar trayectorias seguras.
Así, los diferentes sensores reemplazan los ojos y los oídos del conductor humano, mientras que los algoritmos desempeñan el papel del cerebro para procesar la información.
Para traducir sus decisiones en acciones concretas, el vehículo utiliza sistemas de control y actuación garantizando que siga su trayectoria con precisión, ajustando su velocidad, dirección y frenado en función de las condiciones. Percepción, decisión y acción: combinando estos tres elementos es que los vehículos se vuelven capaces de navegar con autonomía total en una gran diversidad de entornos.
¿Rumbo a un mundo sin accidentes ni atascos?
Si la tecnología de conducción autónoma genera tanto interés, es porque es portadora de muchas promesas.
En primer lugar, en términos de seguridad vial, los vehículos operados por la AI son susceptibles de reducir considerablemente el número de accidentes. La mayoría de las veces, las catástrofes en la carretera ocurren por errores humanos como la distracción, el cansancio o la imprudencia.
Aunque los coches autónomos aún no son 100% fiables, a largo plazo podrían eliminar totalmente estos malos comportamientos. Además, una AI puede reaccionar mucho más rápido que un ser humano.
Además, un vehículo de este tipo puede permitir a las personas mayores o discapacitadas recuperar la independencia. Si olvidas algo al momento de salir de vacaciones, tu coche podría volver solo a buscarlo (con la ayuda de tu vecino). ¡Incluso podrías enviar a tu perro solo al veterinario!
Estos vehículos también pueden mejorar la eficiencia energética y la fluidez del tráfico. Gracias a su capacidad de comunicarse entre ellos y cooperar de manera coordinada, pueden optimizar las rutas, reducir los atascos y minimizar el consumo de combustible.
Esto podría resultar en ahorros masivos en términos de tiempo y costos de desplazamiento para los usuarios. Según un estudio realizado por itdp, para 2050, los vehículos autónomos y eléctricos podrían reducir el número de coches en las carreteras en un 30%, reducir los costos en un 40%, liberar numerosos espacios de aparcamiento y reducir las emisiones de CO2 en un 80% a nivel mundial.
Cuando todos los coches en las carreteras sean autónomos, el tráfico podría volverse perfectamente fluido. Lamentablemente, todavía hay muchos obstáculos que superar…
Un camino todavía lleno de obstáculos
A pesar de las numerosas ventajas ofrecidas por esta tecnología, varios desafíos importantes tendrán que ser superados antes de que el vehículo autónomo se convierta en una realidad omnipresente en nuestras carreteras.
Su democratización ha tomado mucho retraso en comparación con las previsiones iniciales, y esto se explica por varias razones.
Para empezar, lograr crear una AI y sensores lo suficientemente eficientes para anticipar cada peligro en un entorno tan imprevisible como la carretera se ha demostrado más difícil de lo previsto.
Además, incluso si los accidentes son raros, siembran duda y provocan reticencia por parte del gran público y los gobiernos respecto a la fiabilidad y la seguridad de este nuevo modo de transporte.
Y en caso de colisión, ¿quién es responsable? ¿El fabricante, el propietario, el diseñador del software, o una combinación de estos diferentes actores? Es difícil responder a esta pregunta.
Otro freno al entusiasmo por esta innovación es el impacto significativo que podría tener sobre el empleo, reemplazando a los conductores humanos en diversos sectores como el transporte de mercancías y los servicios de taxis.
También surge la cuestión de la seguridad de los datos sensibles sobre los desplazamientos y comportamientos de los usuarios, generados y procesados en grandes cantidades por los vehículos autónomos.
Antes de esperar ver el coche sin piloto proliferar en las carreteras, será necesario garantizar su seguridad absoluta, proteger los datos contra los hackeos y las filtraciones, y definir claramente las normas de responsabilidad.
Transporte de mercancías, movilidad urbana... ¿cuáles son los casos de uso?
A medida que la tecnología de vehículo autónomo se desarrolla, sus aplicaciones se diversifican rápidamente y tocan varios sectores ofreciendo soluciones a los desafíos de movilidad modernos.
En el ámbito del transporte de mercancías, estos vehículos se utilizan para reducir los costos logísticos y optimizar las rutas de entrega. Las flotas de camiones autónomos pueden funcionar continuamente, sin necesidad de pausas para los conductores.
Esto permite acelerar las entregas y reducir los plazos. Del mismo modo, los coches sin conductor ofrecen soluciones innovadoras para el carpooling y los servicios de transporte público.
Las lanzaderas autónomas pueden circular en zonas urbanas densamente pobladas, ofreciendo un medio práctico y ecológico de moverse. También pueden ser integradas en sistemas de transporte público existentes, por ejemplo como opción de último kilómetro para los viajeros.
En San Francisco, California, los taxis autónomos de Waymo ya circulan masivamente y conocen un éxito creciente a pesar de algunos contratiempos.
En toda la industria automovilística, los fabricantes integran cada vez más tecnologías autónomas en sus vehículos de serie. Las funcionalidades como el mantenimiento de carril, el regulador de velocidad adaptativo y el aparcamiento automático se han vuelto moneda corriente.
Sin embargo, pocos fabricantes ofrecen un sistema de pilotaje automático tan avanzado como el Full Self-Driving de Tesla…
El papel clave de la AI y de la Data Science
El auge de los vehículos autónomos está estrechamente vinculado al rápido progreso de la AI y de la Data Science. Estas tecnologías juegan un rol central en el desarrollo de sistemas autónomos capaces de percibir, entender y actuar en entornos complejos.
La recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos son esenciales para mejorar su rendimiento, permitiéndoles aprender a partir de experiencias pasadas y adaptarse a las condiciones cambiantes de la carretera. Para una comprensión más fina del entorno vial, el aprendizaje profundo o Deep Learning es particularmente crucial.
Son las redes neuronales profundas las que permiten a los vehículos extraer características complejas a partir de datos sensoriales en bruto, para detectar y reconocer eficazmente los objetos, obstáculos y situaciones de conducción.
Ahora bien, es esta capacidad de aprender a partir de datos lo que distingue verdaderamente a los vehículos autónomos de los sistemas tradicionales de control automatizado.
Por otra parte, la modelización predictiva es esencial para anticipar los comportamientos de otros usuarios y para planificar trayectorias tanto seguras como eficientes.
Con la ayuda de técnicas como los modelos probabilísticos y las redes neuronales recurrentes, los coches autónomos pueden anticipar los movimientos de peatones, ciclistas y otros vehículos para tomar decisiones proactivas y evitar colisiones u otras situaciones peligrosas.
Por lo tanto, son los avances en AI y Data Science los que permitirán abrir el camino hacia una nueva era de movilidad inteligente y sostenible!
Conclusión: el vehículo autónomo, una tecnología que va a cambiar nuestro mundo
En los próximos años, la AI y las otras tecnologías subyacentes del vehículo autónomo continuarán progresando y permitirán superar los desafíos que actualmente impiden su democratización.
A la larga, podremos movernos con total seguridad sin siquiera necesitar mirar la carretera. Es así que todo nuestro modo de vida cambiará, ya que los viajes cotidianos podrán convertirse en momentos de tiempo libre.
Incluso se puede anticipar una integración con las infraestructuras de las ciudades inteligentes y conectadas, con sistemas de transporte coordinados con los semáforos y sensores viales.
El vehículo autónomo permitirá la transición hacia un mundo más seguro, más verde, y sobre todo más libre. Si deseas jugar un rol en esta revolución, puedes formarte con DataScientest!
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