Tecnología HC

La Inteligencia Artificial será la clave para el éxito -o fracaso- de la conducción totalmente autónoma

Estos vehículos utilizan un sofisticado sistema de sensores junto a sistemas avanzados de IA que trabajan con tres actividades diferentes pero interrelacionadas: percepción, predicción y planificación.

Conducción autónoma
Imagen iStock

La tecnología de la conducción autónoma sigue evolucionando. Son muchas las marcas y empresas que tienen proyectos en desarrollo para lanzar este tipo de vehículos al mercado y que se mantienen al tanto de las investigaciones en manejo automatizado, tal y como destacan desde Carglass.

Pero para comprender el funcionamiento de un coche autónomo no hay que olvidar que esta tecnología, en realidad, tiene diferentes niveles de automatización. Estos van del 0 al 5, y el conductor resulta prescindible a partir del 3 en ciertas situaciones… y en todas a partir del 4. Por eso, es clave diferenciar entre asistentes a la conducción y sistemas de conducción autónoma.

El desafío más grande al que se ha enfrentado nunca una máquina completamente automatizada es circular por las vías públicas por si sola. El número de circunstancias que tiene que analizar un coche autónomo es enorme. Curiosamente, los humanos -acostumbrados al error o ‘despiste’- lo hacemos sin apenas darnos cuenta.

Además de entender todo lo que ve, un vehículo de este tipo tiene que estar al tanto de su entorno y distinguir los elementos que pueden influir en la conducción, como otros vehículos cercanos, peatones, señales y marcas en la carretera. También debe identificar factores que pueden llegar a actuar, como un coche aparcado que se pueda incorporar al tráfico o un peatón en la acera que súbitamente invade la calzada, y diferenciar aquello que no va a afectar en su conducción.

La pregunta es: ¿Cómo puede hacer todo esto un coche de conducción autónoma? ¿Cómo puede predecir de qué manera van a actuar otros coches y los peatones? Para ello, los vehículos autónomos más avanzados están comenzando a emplear, cada vez más, la inteligencia artificial a través de tres funciones distintas, pero complementarias: percepción, predicción y planificación.

Percepción del entorno

Un coche autónomo emplea un sistema de sensores a base de cámaras, radares y lidar, que comprueban, otean y vigilan lo que hay alrededor de múltiples modos. Después de haber detectado los objetos, se emplea un algoritmo entrenado mediante aprendizaje automático, el cual utiliza redes neuronales convolucionales -CNN-, para ordenar esos elementos. Así, los diferentes ordenadores instalados en el coche pueden discriminar entre lo que requiere atención y lo que se puede ignorar.

Teniendo ya una imagen bidimensional del entorno, es el turno de las redes neuronales transformadoras TNN -las mismas que se emplean en ChatGPT-, que convierten esta imagen en una vista aérea 3D. El sistema necesita esta vista aérea para obtener una perspectiva clara de las ubicaciones y la escala de los objetos cercanos al coche.

Predicción de lo que va a suceder

Todo la información anterior se transmite al sistema de predicción del coche, que también utiliza las redes TNN con el fin de generalizar patrones de comportamiento. Para lograr esto, la IA de los vehículos autónomos aprende de cada situación que se produce en su cotidianidad. También se perfecciona a partir de datos que extrae en vídeos, imágenes, texto o simulaciones realizadas en entornos virtuales.

Los algoritmos de este sistema siguen a cada objeto, determinando en qué dirección y a qué velocidad se mueve. Predicen sus movimientos futuros basándose en el historial de acciones anteriores. Por ejemplo, un coche autónomo puede identificar a un peatón, recordar su posición, anticiparse a sus movimientos y calcular las probabilidades de que cruce la carretera. El sistema revisa la posición de cada objeto y ajusta la ruta planeada para cada uno hasta diez veces por segundo. Así, se asegura una reacción rápida y la planificación de una trayectoria segura en todo momento.

Planificar el futuro

Con toda la información que han analizado los sensores, el sistema de planificación toma decisiones prestablecidas y envía ordenes a los frenos, el acelerador, la dirección u otros sistemas de control para circular de manera segura y eficiente. El sistema elige el carril por el que se circula, la velocidad, cuando girar, cuando frenar…

Un coche que se está moviendo durante cada segundo produce una gran cantidad de información. Por ello, resulta asombroso como todos estos procesos se realizan en tiempo real.

Formándome como periodista en la Universidad Carlos III de Madrid. Amante del periodismo y del deporte. Para mí, los periodistas realizan una labor fundamental e infravalorada en la sociedad. Por esta razón decidí dedicarme a la comunicación. Las ganas de aprender, el trabajo y la constancia me definen como persona. He colaborado en varios medios digitales que se dedican a la información deportiva. En HackerCar se me presenta una gran oportunidad para ampliar mi conocimiento sobre la automoción y también de descubrir cómo está avanzando la tecnología dentro de este mundo.

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