Los datos que hay detrás de los coches de autoconducción

Hace tiempo que se piensa que nuestro futuro incluirá coches voladores. Aunque eso puede ser una realidad algún día, no lo es hoy. ¿Pero algo que sí es posible? Los vehículos verdaderamente autónomos y de autoconducción. Dada la forma en que AI está empezando a tomar el control del mundo, bien podría ser una realidad pronto. Pero aunque la tecnología existe -y muchos de nosotros hemos oído historias y hemos visto demostraciones de coches que se conducen solos- es difícil imaginar nuestras carreteras llenas de ellos. Los vehículos sin conductor son todavía, en esencia, un concepto nuevo para nosotros como sociedad. No sólo son escasos en la naturaleza, sino que todavía estamos elaborando la problemas de regulación y ramificaciones legales de su existencia.

Cuando un vehículo sin conductor se ve involucrado en un accidente o causa daños, materiales o personales, ¿quién es legalmente culpable? ¿Es el propietario, que ni siquiera tenía el control? ¿El fabricante de dicho vehículo? ¿O es el vendedor o proveedor de servicios que controla la base de datos y el sistema de autonomía del vehículo? Nos queda un largo camino por recorrer en este frente, al menos hasta que podamos precisar los detalles.

Según Intel, la tecnología de los vehículos sin conductor contribuyen con $7 billones a la economía mundial en las próximas décadas y también salvará miles -si no millones- de vidas. Sin embargo, a pesar de este creciente aumento de la adopción el sentimiento del público es todavía un poco confuso. El hardware que hace posible o hace operativos estos vehículos, por ejemplo, no es lo que se podría pensar. Si se le pregunta a alguien, probablemente describirá controles de tipo robótico conectados a un chasis más grande o un sistema basado en pistas en el que todos los vehículos circulan por una calzada de estilo parque temático.

In reality, it’s data that will power the driverless vehicles of the future. Yes, digital data or information collected by a variety of sensors and monitoring systems and then passed through a big data platform — namely one connected to AI or aprendizaje automático. It sounds a bit insane, especially when you consider that “data” or digital content is not exactly tangible in nature. How can a seemingly invisible or untouchable element have control over something so advanced as a driverless vehicle, and by proxy our lives?

La relación entre los vehículos de autoconducción y los datos

Por decirlo claramente, los vehículos sin conductor no existirían sin sus datos conectados. Simplemente no serían posibles. La razón es que toda la información del mundo real, situacional y contextual, debe ser recopilada, procesada y luego desplegada para que un sistema automatizado pueda llevar a cabo su trabajo. Un vehículo sin conductor debe estar al tanto de los demás vehículos que circulan por la carretera, de los peatones y objetos cercanos, de hacia dónde se dirige y de la relación con su posición actual.

A variety of sensors and devices collect the necessary information, transfer it through an open connection to a hub or main system and then receive it after it’s been collated and processed. That central system — often powered by AI or machine learning algorithms — is what turns the digital data into usable insights.

Y lo que es más importante, este proceso debe realizarse con tanta rapidez que la unidad de control del vehículo tenga tiempo de enviar y recibir la información correspondiente antes de tomar su decisión de una fracción de segundo. Debe ser capaz de saber si un objeto que rueda delante de él -a menos de un kilómetro y medio- es una pelota o un niño. Además, debe ser capaz de discernir si tiene tiempo suficiente para detenerse, si debe apartarse del camino o si debe seguir adelante.

Eso también significa que el sistema es responsable de muchas vidas incluso en una situación sencilla. Es responsable de mantener a salvo a los pasajeros del interior del vehículo, pero también cubre a cualquier persona de los alrededores, como el niño que perdió la pelota.

Los datos lo dirigen todo, aunque a veces sean difíciles de entender.

Cómo utilizan los datos los vehículos de autoconducción

Los datos que procesan y utilizan los vehículos sin conductor pueden ser tanto vitales como intrascendentes en cuanto a su importancia general. Conocer su entorno ambiental y situacional, por ejemplo, puede ser la diferencia entre un accidente grave y un funcionamiento fiable. Pero los datos sobre sus pasajeros también pueden marcar la diferencia, aunque no de la misma manera. Estos últimos podrían ser un factor a la hora de ajustar la configuración de la temperatura en el interior del vehículo, los dispositivos de entretenimiento o incluso los accesorios dinámicos, como un sistema de tintado electrónico de las ventanas.

La información sobre la situación es vital para el viaje y las operaciones principales del coche. Los datos recogidos sobre puntos de referencia, carreteras o estructuras cercanas pueden utilizarse para discernir su ubicación actual. Este proceso le permitiría determinar una posición geográfica con especificaciones precisas cuando se combina con la información del GPS moderno.

Los sistemas de información geográfica se utilizan de muchas maneras en la industria. Pueden ayudar a planificar rutas e identificar atajos o evitar el tráfico. También pueden sincronizar la información con servidores remotos, que podrían relacionarla con otros vehículos cercanos en la misma carretera. Un accidente que acaba de producirse, minutos antes, podría ser transmitido a un vehículo cercano, permitiéndole parar o reducir la velocidad según sea necesario. Además, un sensor tipo sonar permitiría al vehículo ver, calibrar y medir el entorno en todo momento.

La velocidad, el hardware y el rendimiento, así como la información externa de la carrocería, permiten a los sistemas del vehículo conocer su estado actual, lo que podría ser aún más importante a la hora de enfrentarse a problemas medioambientales. Evitar las carreteras inundadas, por ejemplo, requeriría que el vehículo midiera constantemente los niveles de agua que tocan el chasis e identificara si el agua acumulada es lo suficientemente poco profunda como para cruzarla.

Los datos también se utilizan para preparar tanto los vehículos como nuestras carreteras para su llegada.

Pruebas operativas y datos de despliegue

Antes de que estos vehículos se pongan en marcha, tenemos que estar preparados como sociedad, y los fabricantes deben estar seguros de que funcionan como se pretende. Esta garantía requiere muchas pruebas, tanto en ciudades como en carreteras reales.

Todos los datos que se recogen también se introducen en las pruebas y el despliegue para ayudar a optimizar los sistemas y el hardware utilizados. Los sensores que pueden tener un punto ciego, por ejemplo, deben ser retocados o aumentados con dispositivos adicionales para solucionar las vulnerabilidades. La única forma de saber que un sensor o dispositivo de este tipo no mide con precisión en carreteras reales es probándolo.

Los vehículos de autoconducción de Google crean y procesan hasta dos Petabytes de datos al añoque son alrededor de dos millones de Gigabytes. Son muchos datos. Algunos son técnicos y locales -como lo que hace el coche en diversas circunstancias-, mientras que también hay datos comunitarios o externos e incluso datos personales sobre los pasajeros que van dentro.

Sin embargo, la distinción más importante es que estos vehículos y sistemas nunca dejan de recoger, procesar o utilizar datos hasta que se apagan y se aparcan. Incluso entonces, los datos se siguen utilizando para hacer que los sistemas sean más potentes, más precisos y más seguros.

Con suficientes datos, se pueden empezar a desplegar sistemas predictivos que tomen decisiones correctas basadas en hechos. Esa pelota ha salido rodando a la calle, por lo que es probable que un niño o un peatón la sigan poco después. Deténgase por completo lo antes posible, y dé un volantazo si no puede. CEO de Intel Brian Krzanich lo expresó mejor. "Los datos son el nuevo petróleo". Alimentará los vehículos del futuro y los hará más inteligentes, conscientes y eficientes que nunca.

Introduzca la privacidad y la seguridad

Con todos esos datos que se recogen y fluyen libremente entre los sistemas, las conexiones abiertas y el despliegue, hay algunas preocupaciones en cuanto a la privacidad y la seguridad.

Para empezar, ¿cómo podemos evitar que los hackers tengan acceso a los sistemas de control de datos y causando estragos? ¿Y si estás en una autopista y el vehículo se apaga por culpa de un tercero? Ese problema podría provocar algunos accidentes graves y mortales, con repercusiones no sólo para ti y tus compañeros de viaje, sino también para los que circulan por la misma carretera.

La privacidad es otra preocupación. Si el vehículo está constantemente recogiendo y comunicando información sobre los conductores y pasajeros, ¿qué ve? Podría influir directamente en la señalización de las carreteras y las vallas publicitarias, por ejemplo. Imagina un sistema dinámico que recoja los productos o bienes de los que hablas y los muestre en las señales cercanas para dar un impulso publicitario adicional, de forma similar a como Amazon y otros minoristas sugieren productos utilizando tu historial de navegación en Internet.

Unfortunately, as crucial as these elements are, it will take time to work out kinks with the technology. We’ll also need to be wary of how our personal data and privacy are handled in regard to the companies building these vehicles. We must find a way to protect ourselves, even from helpful and necessary systems like the ones powering driverless vehicles. Time, investigación, awareness and proper regulation are some of the better solutions, but it won’t happen overnight.