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Vehículos autónomos: ¿estás listo para el nuevo viaje?
En alianza con vmware
La revolución de los coches autónomos está a punto de pasar a toda marcha. Las señales están por todas partes. Solo mire en los lotes traseros del corredor tecnológico de South Boston, en las calles de Pittsburgh, en las instalaciones de prueba prefabricadas en Mcity de la Universidad de Michigan y en algunas carreteras abiertas.
Las empresas automotrices se están uniendo a gigantes tecnológicos como Google, Uber y nuevas empresas destacadas para desarrollar vehículos autónomos de próxima generación que alterarán nuestras carreteras y caminos y sentarán las bases para futuras ciudades inteligentes. Están aprovechando los avances tecnológicos como el aprendizaje automático, Internet de las cosas (IoT) y la nube para acelerar el desarrollo.
Más significativamente, los vehículos autónomos promoverán la disrupción de la industria puesta en marcha por los populares servicios de viajes compartidos como Uber y Lyft. Las piezas se unen para crear un mundo en el que los vehículos inteligentes y sin conductor se conviertan en el futuro del transporte.
Los vehículos autónomos ayudarán a que la ciudad vuelva a ser lo que era: para las personas, dice Ryan Chin, cofundador de Paseo Optimus , una startup con sede en Boston que trabaja en tecnologías de conducción autónoma. A medida que los vehículos autónomos ganan terreno, Chin prevé una oportunidad para rehacer el paisaje de la ciudad consolidando el estacionamiento, recuperando terrenos para parques, reduciendo la congestión urbana y el tráfico, y promoviendo la seguridad vial en general. Los vehículos autónomos desempeñarán un papel importante en la creación de un entorno mucho más seguro porque siguen las reglas de tránsito, dice.
Fundadores de Optimus Ride, una startup con sede en Boston para tecnologías de conducción autónoma.
Existe una profunda correlación entre la riqueza y el acceso a la movilidad, y queremos cambiar eso brindando autonomía y transporte compartido.
Si bien gran parte del alboroto inicial se ha centrado en la visión aún formativa de vehículos totalmente autónomos (aquellos que alcanzan el Nivel 5 según lo definido por el Sociedad de Ingenieros Automotrices ), hay diferentes niveles de capacidades de conducción autónoma. Algunas funciones de nivel 1, como el control de crucero adaptativo, el frenado de emergencia automático, el estacionamiento automático y el control de carril activo, ya son funciones principales en los modelos de vehículos actuales. Marcas de lujo como Volvo, BMW y Mercedes-Benz han comenzado a exhibir funciones de nivel 2, como la dirección automática y el control de velocidad, durante períodos breves. Los autos de nivel 3 (aún en pruebas) requerirán alguna intervención del conductor. El nivel 4 será completamente autónomo, pero aún puede ser conducido por humanos, y los vehículos del nivel 5 estarán diseñados para eliminar completamente al conductor.
Eventualmente, todos los autos autónomos emplearán alguna combinación de sensores, cámaras, radar, GPS de alto rendimiento, detección de luz y alcance (LIDAR), inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para lograr sus respectivos niveles de autonomía. La conectividad para IoT seguro y escalable, gestión de datos y soluciones en la nube también son importantes para la combinación, ya que proporcionan una base resistente y de alto rendimiento sobre la cual recopilar, administrar y analizar datos de sensores voluminosos.
Implicaciones sociales
Si bien la era del automóvil conectado aún está en pañales, existe un optimismo generalizado de que es la ola del futuro. Gartner proyecta que 250 millones de vehículos conectados saldrán a la carretera en todo el mundo para 2020. Además, el foro Economico Mundial anticipa que los vehículos sin conductor generarán $ 1 billón en beneficios económicos para los consumidores y la sociedad durante los próximos 10 años, y las funciones de conducción autónoma ayudarán a prevenir el 9 por ciento de los accidentes para 2025 con el potencial de salvar 900,000 vidas en los próximos 10 años. Por 2040 , se espera que los vehículos autónomos comprendan alrededor del 25 por ciento del mercado mundial.
El auge del vehículo conectado tiene implicaciones sociales de gran alcance, desde beneficios ambientales hasta una mayor seguridad. Menos automóviles en la carretera significa una reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que lleva a una mejor calidad del aire y un menor consumo de energía. Más allá de las ventajas de sustentabilidad, los autos sin conductor están preparados para abrir un capítulo económico completamente nuevo en lo que Intel y la firma de investigación Strategy Analytics llaman el Economía de pasajeros . En su visión económica de la tendencia, valorada en 7 billones de dólares en ingresos para 2050, los conductores se convertirán en pasajeros ociosos y, por lo tanto, en consumidores potenciales de nuevos bienes y servicios, como salones de belleza a bordo, cápsulas de tratamiento de atención médica y contenido multimedia preparado para a bordo. consumo sobre la marcha.
La operación autónoma también cambiará la relación del público con los automóviles, ya que la propiedad del vehículo pasa a un segundo plano frente a Mobility as a Service (MaaS), donde las personas utilizan automóviles autónomos bajo demanda como cualquier otro servicio de servicios públicos. El informe de Intel/Strategy Analytics estima que el uso empresarial de MaaS podría generar $3 billones en ingresos para 2040 y el uso del consumidor podría representar $3,7 billones en el mismo período de tiempo.
El software será el habilitador clave de los vehículos autónomos, lo que permitirá actualizaciones instantáneas de nuevas funciones, pero también servirá como mecanismo para personalizar la experiencia y programar el rendimiento del vehículo. Por ejemplo, las familias podrían configurar un automóvil autónomo para recoger y dejar continuamente, llevar a la mamá al trabajo y llevar a los niños a la escuela y al fútbol. Con este escenario, el MIT estima que los vehículos autónomos podrían satisfacer las necesidades de transporte personal de la sociedad con un 80 por ciento menos de vehículos en tránsito.
También hay ramificaciones significativas para las preocupaciones de seguridad y tráfico, y los expertos predicen muchos menos accidentes. Se proyecta que los autos sin conductor salvarán 585,000 vidas entre 2035 y 2045, según la investigación Passenger Economy. También se espera que reduzcan drásticamente los costos de seguridad pública relacionados con accidentes de tránsito en más de $234 mil millones en el mismo período. Al mismo tiempo, los vehículos autónomos deberían liberar más de 250 millones de horas de viaje al trabajo al año para los consumidores, especialmente para aquellos que viven en ciudades congestionadas.
A medida que más vehículos autónomos salgan a la calle, los urbanistas acelerarán los planes para modernizar las carreteras y vías públicas con tecnología inteligente para señales de tráfico, semáforos y carriles de fusión —todo en un esfuerzo por reducir la congestión y aumentar la seguridad pública. Durante décadas, pensamos que llegaríamos a autopistas inteligentes haciendo que las autopistas fueran inteligentes, pero ha habido un gran problema del huevo y la gallina, dice David Tennenhouse, director de investigación de VMware. Con vehículos autónomos que pueden navegar por la infraestructura existente y hablar entre sí como lo hacen [a través de comunicaciones de vehículo a vehículo], podemos obtener más eficiencia de las carreteras. Luego, en última instancia, tendremos una infraestructura inteligente para acompañar a los vehículos inteligentes, pero esto hace que todo comience.
David Tennenhouse, director de investigación, VMware
Habilitadores de tecnología
Tanto para los vehículos autónomos como para los sistemas de carreteras inteligentes, la telemetría de punto final, el software inteligente y la nube son habilitadores esenciales. Las cámaras y sensores a bordo de un vehículo autónomo recopilan grandes cantidades de datos, que deben procesarse en tiempo real para mantener el vehículo en el carril correcto y operar de manera segura mientras se dirige a su destino. Hay una gran cantidad de procesamiento de datos locales que debe ocurrir en tiempo real, incluidos los cálculos necesarios para mantener el automóvil en su carril. Al mismo tiempo, hay tareas de procesamiento que pueden realizarse de forma remota en la nube, como actualizaciones de software y actualización de modelos de aprendizaje. Una infraestructura escalable y altamente resistente basada en la nube es fundamental para manejar este tipo de procesamiento de datos a gran escala, mientras que los sistemas de administración de datos basados en la nube y los agentes inteligentes se encargan de agregar y analizar los datos telemétricos en tiempo real, por ejemplo, datos de vehículos. la velocidad y la proximidad del automóvil circundante, para iniciar acciones como frenar o cambiar de carril.
Las redes y la conectividad basadas en la nube son otra parte importante de la combinación. Los vehículos autónomos estarán equipados con sistemas a bordo que admitan comunicaciones de máquina a máquina, lo que les permitirá aprender de otros vehículos en la carretera para hacer ajustes que tengan en cuenta los cambios climáticos y las condiciones cambiantes de la carretera, como desvíos y escombros en el camino. Los algoritmos avanzados, la IA y los sistemas de aprendizaje profundo son fundamentales para garantizar que los automóviles autónomos puedan adaptarse rápida y automáticamente a escenarios cambiantes.
Más allá de los componentes específicos, la escalabilidad de la infraestructura de computación en la nube junto con la gestión inteligente de datos y las capacidades de transmisión son indispensables para garantizar que toda la información correcta se procese de manera adecuada y segura. Esto es especialmente cierto para los datos de destino y dirección, que podrían considerarse información de identificación personal. Por ejemplo, la inteligencia integrada podría determinar si el almacenamiento y el análisis de datos se realizan en la nube o a bordo del vehículo en caso de que la ruta de viaje atraviese regiones con una conectividad de red inferior a la media.
Estos son problemas del centro de datos, dice Tennenhouse. La escala del problema juega con la necesidad de infraestructura y administración de datos y para asegurar y administrar el flujo de datos. Ahí es donde VMware realmente puede agregar valor.
Navegando con Optimus Ride
De vuelta en Boston, Optimus Ride está trabajando arduamente en la autonomía completa de Nivel 4, no para un vehículo específico que esté desarrollando, sino como un sistema de movilidad bajo demanda que respalda las flotas de vehículos eléctricos. Más allá de la seguridad y la sostenibilidad, el mantra detrás del desarrollo de vehículos autónomos en modo sigiloso de Optimus Ride es lo que denomina movilidad equitativa, según Chin. Existe una profunda correlación entre la riqueza y el acceso a la movilidad, y queremos cambiar eso brindando autonomía y transporte compartido, dice Chin. Si puede brindar acceso a la movilidad, brinda beneficios económicos y sociales para todos. Queremos democratizar la movilidad para las masas.
El spin-off de MIT Media Lab está trabajando en una solución completa que abarca hardware, software y capacidades de aprendizaje automático profundo, entre otras tecnologías. La idea es ofrecer su paquete como una solución de marca blanca para las empresas interesadas en brindar servicios de movilidad a pedido (piense en taxis o ofertas de viajes compartidos) para satisfacer las necesidades cambiantes de transporte de la sociedad, según Chin. Los clientes objetivo pueden ser ciudades, sistemas de transporte público, empresas de alquiler de automóviles, servicios de viajes compartidos o incluso grandes corporaciones que desean brindar capacidades de movilidad a los empleados, explica.
Además de los desafíos regulatorios, las empresas en el espacio de los vehículos autónomos están lidiando con una variedad de problemas técnicos, incluida la necesidad de crear la infraestructura para manejar grandes cantidades de datos y procesarlos a escala. La velocidad de los datos es un desafío clave que todos tienen, dice Chin. Cuando tienes una flota de miles de vehículos, obtener buenos datos y poder procesarlos a través de la simulación es realmente clave.
Si bien esta avalancha de tecnologías avanzadas está proporcionando una vía de acceso al desarrollo de vehículos autónomos, Chin, Tennenhouse y otros expertos admiten que pasará un tiempo antes de que la revolución de la conducción autónoma altere para siempre el panorama del transporte. La frontera final para la autonomía es la conducción urbana en condiciones climáticas extremas, y eso llevará algún tiempo, dice Chin.