Uno de los temas más relevantes en el Consumer Electronics Show de este año, fue el de los vehículos sin conductor, también referidos como AV (vehículos autónomos). De esta manera, el evento más grande de tecnología dejó entrever dónde nos encontramos parados y lo que está por venir.
No sólo los fabricantes, como General Motors, mostraron estos vehículos como parte de su estrategia. También fabricantes de radares, LiDar, cámaras y software, revelaron sus avances, tanto es asistencias de conducción, como para vehículos totalmente autónomos.
Según Consumer Technology Association, el 26% de la gente es más optimista de estas tecnologías autónomas después de la pandemia. De la misma manera, la pandemia ha aumentado la demanda de operación y entrega de artículos sin contacto. Por ello, te compartimos un análisis de lo más relevante en esta materia.
Una de las conferencias analizó cómo los gobiernos de todo el mundo están avanzando para establecer las reglas para la implementación de esta tecnología. Contó con la presencia de Jamie Boone, Directora de Política de Tecnología e Innovación de Toyota; Finch Fulton, Subdirector adjunto del Departamento de Políticas de Transporte de EUA; Rachel Maclean, Ministro del Departamento de Transporte en Reino Unido; y David Quinalty, Jefe de Política Federal y Asuntos Gubernamentales de Waymo.
¿Qué se abordó? Primeramente que, si bien ya hay pruebas de AVs en las calles desde hace tiempo, es importante la regulación porque podrían empezar a implementarse a finales del próximo año, según reveló Mclean. Por ello, los totalmente vehículos autónomos no son el futuro, son el presente, por lo menos para Waymo. Su implementación será gradual, también por lo que requiere en políticas y sociedades, bajo el lema “Be quick, but don´t hurry” (sé rápido, pero no te apresures), señaló Quinalty.
La competencia es sana, porque puede detonar en mejores tecnologías de seguridad, pero sin apresurarlo tampoco. Cada vez hay más conciencia en las personas, lo cual es indispensable para que conozcan y confíen en las capacidades de estos autos. No es fácil porque se está hablando de seguridad, por eso será prioritario.
En Reino Unido, están estudiando el marco regulatorio con respecto a las responsabilidades, si recae en el software o el conductor. De la misma manera, para crear el ecosistema necesario, están invirtiendo en la infraestructura. Finalmente, primero se trata de establecer los fundamentos, y después de eso todo será más rápido.
Estados Unidos es líder en estas tecnologías. El rol del gobierno es ser neutral, entre las compañías y las personas. Por ejemplo, deben verificar la seguridad y privacidad de los datos. A su vez, están creando plataforma para que las personas puedan tener acceso a todo lo que está sucediendo con transparencia. También debe servir para que las compañías aprendan entre ellas. Todo esto incluyendo a terceros para que se asegure la protección de datos.
Boone de Toyota señaló que, desde hace cuatro años, han empezado con la parte regulatoria con gobierno. Al ser una tecnología nueva, es un reto y han aprendido mucho. A su vez, hay reglas que se tienen que ir actualizando. Para ello se requiere de datos obtenidos de las pruebas de estos autos en las calles, para garantizar que la tecnología es segura.
Quinalty de Waymo señaló que la política correcta sería un acelerador en la implementación de estos autos. También es necesaria la actualización de políticas. ¿Por ejemplo? Podrían ser obsoletas las que señalan que siempre debe de haber un conductor dentro del auto, cuando en realidad, no aplica necesariamente.
Se planteó que es prioritario que el consumidor entienda las diferencias entre las compañías, no es lo mismo un Toyota que un Waymo. Es natural que las personas tengan miedo de lo que implica las nuevas tecnologías. Pero una vez que se les comunica, es más fácil, prestando atención en los beneficios y en las oportunidades, como la inclusión: la tecnología puede ser de gran apoyo para personas con discapacidad, enfermedad o vejez. Finalmente, se ha corroborado que una vez que las personas prueban estos autos, se cambia la perspectiva dramáticamente.
El primer día del evento, el 11 de enero, una de las sorpresas, especialmente para los aficionados de las carreras, fue el Indy Autonomous Challenge, el cual presentará el primer auto de carreras autónomo del mundo en el Indianapolis Motor Speedway. ¡Así es! Una carrera de vehículos sin conductor. De esta manera, 30 equipos y más de 500 estudiantes universitarios trabajan en la creación de software que busca impulsar esta tecnología.
Si bien el auto será para todos un Dallara IL-15 modificado, el auto ganador será el primero en cruzar la línea de meta, cuyo premio consiste en un millón de dólares. Estos autos saben cómo predecir lo que puede pasar y desafía los expertos de AVs, ¡más por la velocidad que manejan!
Todos los autos son idénticos (aerodinámica, llantas, etc) , pero la competencia se basa en los software. Los equipos no podrán interactuar con el auto para darle órdenes o contribuir a la operación del vehículo. Todo se trata únicamente del software, y sólo tendrán acceso a él. A su vez, no hay límites en uso de datos.
Las ventajas son numerosas. Por un lado, ofrece solución de escenarios de casos extremos, debido a que deben evitar obstáculos imprevistos a altas velocidades mientras se mantiene el control vehicular. Así, deben garantizar la seguridad. Esto ayudará a desarrollar tecnologías y expertos en el área. Al mismo tiempo, ayudará a involucrar al público en la aceptación y el uso de las tecnologías.
Están desarrollando un AV para que pueda funcionar en cualquier parte del mundo. A su vez, la clave de su adaptabilidad es la universalidad de REM. Gracias los vehículos que ya están en la carretera y equipados con tecnología Mobileye, REM está construyendo rápidamente una base de datos completa y actualizada regularmente de mapas de carreteras de alta definición, alta precisión y gran detalle de todo el mundo, desde Israel a Alemania.
En cuanto al negocio, señalaron durante el CES que, si sólo haces una tecnología que sea únicamente empleada para nivel 4, tendrías que esperar 10 años hasta que lleguen al mercado. No sólo es un proyecto científico. Por eso tienes que crear un sistema en lo que llegas a ese punto. Tienes un subsistema de cámara, radar y LiDar con un pensamiento escalable en lo que llegas al nivel 4.
¿El reto al que se enfrentan? Los conductores humanos tienen muy poco juicio, ocasionando un importante número de accidentes. Pero, a pesar de ello, la gente no aceptará falta de juicio por parte de una tecnología. Así, el vehículo autónomo tiene que conducir conforme a los valores y el juicio humano, porque va a manejar rodeado de otros humanos. Hay leyes de tráfico, por ejemplo, un semáforo rojo es detenerse. Pero, en a realidad, eso no sucede y tienes que tener cuidado.
Generalmente, la regla es ceder el paso incluso cuando te toca el paso por derecho. Sin embargo, todo esta idea de tener cuidado no está definido matemáticamente y eso es lo que hicieron. Definieron qué es lo que significa tener cuidado matemáticamente. Por ejemplo, que los humanos hacen suposiciones. Replicaron esas suposiciones de una manera matemática con parámetros para que puedan relacionarse con organismos gubernamentales con respecto a ello. Y luego el marco toma el peor caso en una situación, que ya fue acordado con las instancias gubernamentales. Es importante definir dónde está lo imprudente y lo cuidadoso, para saber dónde está el límite y simplemente no cruzarlo. Y si el otro conductor te pone en una situación peligrosa, tienes las acciones apropiadas.
En cuanto a la recopilación de datos, una forma de usarlos es que todo lo que sucede se suba a la nube y vaya creando eventos. Pero, realmente, la más funcional, es la percepción de objetos. Los autos ya rebasaron los humanos en percibir autos y objetos. Esta tecnología requiere de mucha semántica, saber dónde está prohibido manejar, qué calles están desprotegidas. Es muy difícil no tener un error en un área complicada.
De esta manera, no necesitan datos para guardar eventos, sino para crear mapas, tener toda la información semántica muy detallada de la calle. Esto requiere construir tecnología que tome datos de autos de banda baja de 10 kilobytes por km. Así, es posible crear mapas de HD, el cual es el verdadero uso de los datos: crear la escena de la calle con exactitud.
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