Si los coches con conductor siguen sufriendo atascos en las carreteras, ¿cómo les irá mejor a los coches sin conductor? Gracias a una mayor informatización y conocimiento de la red, los coches sin conductor podrían ser la respuesta al creciente congestionamiento del tráfico.
En el Reino Unido hay planes para permitir que los coches sin conductor circulen por vías públicas en 2019, y las pruebas de coches autónomos en condiciones controladas comenzarán el próximo año. Por muchas razones, además de reducir la contaminación y la congestión del tráfico, las carreteras de Gran Bretaña serían un entorno perfecto para los coches sin conductor.
Según el Ciclo de expectativas exageradas de tecnologías emergentes de Gartner de 2014, los vehículos autónomos están llegando actualmente a lo que denomina «el pico de las expectativas exageradas». Mientras los entusiastas esperan una revolución del tipo sugerido por los consultores de KPMG, lo más probable es que la tecnología de los coches sin conductor llegue gradualmente. Primero, en coches de lujo, como elemento de seguridad y confort; después, en la automatización de vehículos pesados todoterreno (como los utilizados en minería y agricultura); y, por último, en coches de precio medio para el resto de nosotros, dentro de los próximos 10 a 15 años.
Antes de que eso ocurra, la tecnología debe consolidarse y miniaturizarse, y las leyes y las normas del sector deben actualizarse para reflejar estos cambios. La falta de regulación del tráfico para los coches experimentales sin conductor es un obstáculo, y la investigación actual busca establecer no solo formas de controlar estos coches, sino también desarrollar los sistemas que les permitan compartir las carreteras.
Un coche con conciencia de la situación
Investigadores del Laboratorio de Computación de Alto Rendimiento (LCAD) de la Universidad Federal de Espírito Santo, en Brasil, han desarrollado el Automóvil Robótico Autónomo Inteligente (IARA). El coche es un SUV híbrido equipado con ordenadores en el maletero, sensores como cámaras estereoscópicas y un escáner láser LIDAR en el techo, y cuenta con un sistema de automatización drive-by-wire.
Para conducirse de forma autónoma, IARA procesa muchos gigabytes de datos de sus sensores en tiempo real y genera sobre la marcha un mapa para planificar la ruta hasta cualquier destino. Después, traduce todos esos datos en órdenes para controlar el vehículo, mientras evita obstáculos como otros coches y obedece las señales de tráfico.
Ayudar a los coches a ver como nosotros
Mientras algunos trabajos de ingeniería sobre autonomía y automatización se centran en crear sensores para coches más rápidos y baratos, el equipo de robótica del LCAD estudia cómo nuestro cerebro nos proporciona la cognición visual de los objetos del mundo que nos rodea. Comprenderlo permitirá hacerse una idea más clara de cómo programar los coches sin conductor para que «vean» y reconozcan las carreteras y otros vehículos.
Esto se debe a que las imágenes de una cámara digital, independientemente de su calidad, no son más que un conjunto de números organizados en una matriz. Dar a los ordenadores la capacidad de comprender qué representan esas imágenes podría ayudarles a entender visualmente el mundo como nosotros. Estos son los modelos computacionales que se incorporan a IARA para realizar pruebas. En un futuro próximo también se probará una interfaz cerebro-computadora EEG, que permitirá a las personas controlar IARA por internet usando únicamente sus pensamientos.
El LCAD de Brasil trabaja con el grupo de aprendizaje automático de City University para investigar cómo pueden aplicarse a los vehículos autónomos los últimos avances en computación neuronal, basados en la integración del aprendizaje profundo y los modelos de razonamiento. Esto lleva los modelos teóricos del cerebro a una aplicación práctica en el mundo real. Entre los modelos que hemos investigado hay modelos computacionales de células cerebrales que actúan como un GPS, que funcionan bien con el tipo de datos que generan los sensores de IARA. Creemos que, así como los seres humanos aprenden a partir de ejemplos, los coches sin conductor deben aprender a partir de datos para desenvolverse en el tráfico dinámico del mundo real.
El futuro del tráfico
Los crecientes problemas de congestión del tráfico y contaminación no se resolverán simplemente ampliando la red vial, pero los coches autónomos y conectados podrían contribuir a mejorar la fluidez del tráfico y reducir las emisiones al comunicar a otros coches y centros de control del tráfico su posición, velocidad y las condiciones del tráfico a su alrededor.
Un futuro sistema de transporte inteligente con conocimiento de la red sin duda impondrá grandes exigencias a las vías públicas. Ya se han dado pasos en la dirección correcta, con organizaciones como Transport for London y el Centro Nacional de Control del Tráfico que han abierto sus datos al público. En última instancia, gestionar estas redes inalámbricas y la enorme cantidad de datos que transmiten beneficiará tanto a los viajeros como al control del tráfico, con una circulación más fluida y mayores velocidades medias.
Publicado en colaboración con The Conversation
Autor: Avelino Forechi es estudiante visitante de doctorado en City University London. Alberto Ferreira De Souza es profesor asociado de Informática en la Universidad Federal de Espirito Santo. Artur Garcez es profesor titular de Computación Neuronal Simbólica en City University London.
Imagen: Se ve un sensor girando sobre un vehículo autónomo de Google antes de una presentación en el Computer History Museum de Mountain View, California, el 13 de mayo de 2014. REUTERS/Stephen Lam.
