Cómo aprende el coche autónomo para evitar accidentes

El sector del automóvil, lejos de ser una industria estática, ha evolucionado al ritmo de la tecnología y se ha volcado en integrar el proceso de digitalización a todos los niveles. Esto se evidencia en la profunda transformación que han experimentado los propios vehículos, desde el prometedor futuro eléctrico hasta la irrupción del coche autónomo. No obstante, la madurez y fiabilidad marcan el paso para su total implantación y en el caso de la movilidad autónoma aún existen cuestiones que despejar.

El mayor interrogante que suscita el vehículo autónomo es cómo reemplaza al componente humano para enfrentarse a situaciones que podrían desembocar en un accidente. Hasta ahora, para la tecnología reemplazar el criterio humano en otros escenarios no ha supuesto un obstáculo, pero en la conducción se requiere un grado más elevado de fiabilidad. Sin embargo, el avance del IoT, la llegada del 5G, la inteligencia artificial y otras tecnologías han logrado superar este escollo.

No todos los coches autónomos gozan de una independencia total, así aquellos que carecen de elementos de automatización se les clasifica en el nivel 0 mientras que a los que poseen autonomía completa les corresponden los niveles 4 y 5. Y para que todos los niveles respondan con la mayor seguridad (sobre todo los de mayor autonomía) se dota a los coches de elementos de hardware y un software que sirven de guía para la pieza fundamental: la inteligencia artificial.

Siempre conectado: el coche autónomo y el 5G

Los primeros pasos del vehículo autónomo estuvieron guiados por la introducción de elementos de hardware ahora totalmente arraigados. El control de velocidad adaptativo o el sistema de frenado automático introdujeron los primeros sensores inteligentes que abrieron la puerta a la aparición de los vehículos conectados.

La irrupción del IoT en la industria del automóvil supuso que los datos recogidos por los sensores, entre los que se incluyen los datos de navegación, eran susceptibles de ser recopilados para mejorar la experiencia de usuario. Esta hiperconectividad se ha visto beneficiada con la llegada del 5G que permite una mayor transferencia de datos y gracias a su baja latencia contribuye a generar una respuesta más estable e inmediata.

La introducción de todos estos componentes ha servido para garantizar la seguridad de los usuarios y evitar accidentes durante la conducción. ¿Cómo? Recopilando la información tal y como lo haría el conductor a través de todos sus sentidos e incluso detectando otros factores que ayudan a evaluar cualquier disyuntiva.

Tecnologías como la LIDAR, que a través de láser obtiene un mapa del entorno, cuentan con el respaldo de haber consolidado su eficacia en otros contextos. Desde hace años Endesa la incorpora en helicópteros y drones de manera satisfactoria para el mantenimiento de la red de distribución eléctrica. Actualmente es uno de los componentes más avanzados de los vehículos autónomos.

Incluso han surgido competiciones profesionales como Formula Student que incluyen categorías que valoran todos estos aspectos técnicos de un vehículo autónomo. Una manera de apostar por el talento desde los inicios de la formación de los estudiantes. Tal es el grado de innovación que se prevé que las categorías de coche eléctrico y autónomo se fusionen en las próximas ediciones.

La mente del coche autónomo reside en la IA

Todos los datos recogidos por los elementos de hardware tienen que ser procesados para que finalmente el vehículo reaccione. Esta labor, quizás la que realmente define el carácter autónomo de estos coches, recae sobre el software que incorpora. Entraña el corazón de la inteligencia artificial a través de algoritmos y redes neuronales que deben ser capaces de aprender progresivamente y formar una visión artificial.

Algunos actores importantes del sector de la movilidad autónoma, más allá de la industria automovilística, como la Universidad de Michigan, trabajan en proyectos relacionados con algoritmos predictivos. En su caso han desarrollado un sistema que recopila los datos que provienen de la tecnología LIDAR y las cámaras de vídeo para predecir no solo la trayectoria de una persona, sino también sus movimientos y manera de caminar.

Sobre el software recae en última instancia la decisión para evitar un accidente por ello es importante que sea capaz de predecir cualquier eventualidad. Sin embargo, no siempre depende del apartado técnico la toma de decisiones, cuestiones éticas y jurídicas también se están regulando para que los vehículos autónomos puedan prescindir efectivamente de la intervención humana.

Pese a la aparición progresiva de nuevos modelos de vehículo autónomo, en algunos casos de niveles 4 y 5, no se prevé que hasta la década de 2030 su adopción por los conductores sea masiva. Hasta entonces la inteligencia artificial tendrá que aprender y evolucionar para ser capaz de garantizar un futuro sin accidentes de tráfico.