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Ford demuestra un coche que aprende
Los investigadores de Ford están probando un automóvil híbrido de gasolina y electricidad que hace una suposición fundamentada sobre el lugar al que se dirige cada vez que gira la llave.
Instalaron un software que se basa en la tecnología de predicción desarrollada por Google en un SUV Ford Escape híbrido enchufable. Para hacer que el automóvil sea más eficiente desde el punto de vista energético, el software indica a la computadora del automóvil que modifique la forma en que su motor eléctrico extrae energía de la batería y el generador de gas del vehículo durante una conducción de acuerdo con el viaje que se espera que realice el conductor.
El sistema realiza un seguimiento de cómo una persona usa su automóvil y crea un modelo predictivo en la nube, utilizando la tecnología de predicción de Google, dice Ryan McGee, de los laboratorios de investigación de Ford en Dearborn, Michigan. Cuando enciendes el coche, le pregunta a ese modelo: '¿A dónde vamos ahora?'.
El prototipo de Ford utiliza un servicio de Google llamado Prediction API para crear, almacenar y consultar ese modelo. Cuando se cargan datos en el servicio, los algoritmos de aprendizaje automático crean un modelo que puede usarse para predecir adiciones futuras al conjunto de datos.
En el caso del prototipo de Ford, el automóvil utiliza una conexión inalámbrica a Internet para proporcionar al servicio de predicción la ubicación actual del vehículo y la hora. Recibe una lista clasificada de viajes probables. Según esa lista, el software puede informar al automóvil que cambie la forma en que su software de gestión del motor hace malabares con el consumo de energía eléctrica y de gas durante el viaje. Podría usar energía eléctrica al principio del viaje, o guardarla para el final, según las reglas establecidas por el conductor o derivadas del software del automóvil de experiencias pasadas, dice McGee.
Trazado: Esta captura de pantalla muestra el software generando una lista de posibles destinos. El tren de fuerza de un automóvil híbrido puede ajustar su uso de energía en consecuencia, para ahorrar combustible en las condiciones de conducción en esa ruta, o para cumplir con las restricciones de contaminación o ruido.
Si el trayecto de un conductor al trabajo contiene una sección cerca del final con mucha conducción urbana con paradas y arranques, el automóvil podría decidir evitar el uso de la batería desde el principio para manejar esa sección de manera más eficiente más adelante. El automóvil posiblemente podría aprovechar los consejos o las reglas de los gobiernos locales, dice McGee, y hacer malabarismos con sus fuentes de energía para no usar gas en las zonas de control de contaminación.
Google lanzó su servicio de predicción el año pasado, pero esta semana la compañía lo abrirá a cualquiera, e incluso garantizará su confiabilidad por una tarifa para incentivar su uso en productos reales. Los ingenieros de Google también han hecho que el sistema sea capaz de perfeccionar un modelo existente sobre la marcha, dice Travis Green, gerente de producto del servicio. Luego puede transmitir datos de entrenamiento, dice Green. Eso significa que cuando una persona conduce a nuevos lugares, puede agregar eso al modelo predictivo de sus hábitos.
McGee y sus colegas están conduciendo el Escape modificado por el campus de Ford en Dearborn, probando, entre otras cosas, la rapidez con la que el servicio de predicción de Google puede aprender los hábitos de una persona. Probablemente aprendería muy rápido mi viaje diario, dice McGee. Pero patrones como el que juego al fútbol una vez a la semana en invierno son más complejos.