El Futuro de los Vehículos Impulsados por Computadora

“El campo de transporte está experimentando un cambio drástico con la introducción de la conducción autónoma”; así plantea el Massachusetts Institute of Technology News con respecto al desarrollo de automóviles computarizados. Como invitado en una Conferencia en el pasado mes de Marzo, el MIT trajo al visionario en computación y co-fundador de Mobileye, Amnon Shashua PhD. Shashua explica que la tecnología detrás de los “computer-driven cars” envuelve un aprendizaje automatizado y el mayor desarrollo a la fecha en algoritmos de inteligencias articiales.

Objetivos y/o Proyecciones 

1. Mejoramiento en la eciencia en la transportación terrestre. 
2. Posible desarrollo industrial entre 2020-2029 
3. Desarrollo en Inteligencias Articiales 
4. Reducir el porcentaje de accidentes automovilísticos

Especicaciones

Los “computer-driven cars” requieren mucho más que un GPS para poder ser verdaderamente autónomos. En conjunto al GPS utilizan sensores láser y algoritmos de tecnología punta para crear, detectar y recopilar información sobre el ambiente en el que se encuentren. Esta informacion se recopila en servidores online.

Pros y Contras

Tomando en cuenta que los 3 conceptos más importantes en el asunto de “autonomous driving” son sensing, mapping y las políticas de tránsito; opino y entiendo que los sistemas GPS están un poco atrasados. Esto porque según Shashua; esta tecnología de “autonomous driving” requiere una precisión de hasta 10 centímetros; en estos casos los GPS no proveen tal precisión. Con respecto al sensing existen cámaras, láseres de calidad y precisión.

El problema está que en zonas abiertas es más sencillo precisar los objetos alrededor del vehículo y por ende mantener actualizada esta información junto al mapping. En cambio en algunas zonas urbanas (por ser muy cerradas) puede ser complicado detectar exactamente qué objetos, personas o incluso otros vehículos se encuentren en un mismo lugar. Otra desventaja puede estar en que se “confía” en el algoritmo y en el mapping para trazar una ruta precisa; esto sin contar que se puede hallar en el camino. Aunque existe la posibilidad de que se cree una nueva ruta, hay que recordar que todo está sujeto a las políticas de tránsito de cada país.

Continuando con las políticas de tránsito ya hay una falla. Los modelos de prueba se desempeñan en situaciones (pistas) hipotéticas en las cuales logran sobrepasar expectativas. Aquí el dilema es que necesitamos que estos vehículos autónomos ‘conduzcan como humanos’ para evitar y reducir accidentes de tránsito. Al principio será difícil debido a la abstención al cambio de carros nivel 0 (autos conducidos por humanos) a carros de nivel uno en adelante (vehículos autónomos); sin embargo, si se implementa correctamente y si el público general tomaramos moderación y aprendiéramos a manejar esta tecnología, denitivamente se puede convertir parte del diario vivir en el mañana.

En resumen

Apesar de los “fallos” que presentan los modelos de prueba; sin duda son en nuevo escalón en el transporte terrestre y que vienen para quedarse. También reconozco que este tipo de automóviles pueden aumentar la productividad de algunas personas, al no tener que (literalmente) estar detrás del volante, y tomar estos factores para progresar en sus asuntos. Personalmente, opino que los vehículos autónomos son un gran avance tecnológico y que actualmente los modelos de prueba deben mejorar en ciertos aspectos antes de lanzarse al mercado internacional.