5 razones por las que los coches autónomos aún no se utilizan mucho

Quizás estemos entrando poco a poco en la era de los coches autónomos, cuando una serie de "jefes" del mundo de la tecnología, como Apple, Google y especialmente Tesla, tienen en sus manos proyectos de desarrollo tecnológico. La tecnología de los coches sin conductor es extremadamente ambiciosa. Sin embargo, a pesar de las enormes inversiones y los incansables esfuerzos de las empresas, los coches totalmente automatizados todavía no se utilizan ampliamente.

De hecho, aún quedan muchos retos básicos que los fabricantes deben resolver antes de pensar en lanzar al mercado un coche totalmente automatizado verdaderamente seguro y capaz de superar pruebas complejas y, sobre todo, ganarse la confianza de los usuarios a la hora de afrontar situaciones reales. A continuación se presentan 5 razones que explican la situación actual por la que los coches autónomos todavía no se utilizan habitualmente en el mundo, a pesar de que se ha invertido mucho en ellos y se ha promocionado mucho en los últimos tiempos.

Sensor

Los coches autónomos utilizan una gama de sensores básicos y avanzados para observar y percibir su entorno en tiempo real, ayudándoles a detectar objetos como peatones, otros vehículos y señales de tráfico. Por ejemplo, los sensores de imagen (cámaras) ayudan al coche a observar los objetos. Los sensores Lidar utilizan láseres para medir la distancia entre objetos y vehículos. Los sensores de radar se encargan de detectar objetos, rastreando su velocidad y dirección.

Los coches autónomos utilizan complejos sistemas de sensores

Todos estos sensores recopilan datos y los envían de regreso al sistema de control del automóvil (generalmente una computadora con inteligencia artificial). Aquí, los datos se analizarán cuidadosamente para ayudar al coche a tomar las decisiones más precisas, por ejemplo hacia dónde girar o cuándo frenar, la fuerza de frenado... Un coche totalmente automatizado necesitará un sistema de sensores que funcione sin errores en todas las condiciones y entornos. sin intervención humana.

Sin embargo, las pruebas reales han demostrado que factores como las inclemencias del tiempo, el tráfico intenso, las señales de tráfico con dibujos complejos... pueden afectar negativamente a la precisión del sensor. El radar utilizado por los automóviles Tesla se ve menos afectado por las condiciones climáticas adversas, pero el desafío sigue siendo garantizar que el sensor pueda detectar todos los objetos con el nivel de certeza necesario para garantizar la seguridad absoluta de las personas sentadas en el automóvil.

Para que un vehículo autónomo funcione de forma verdaderamente segura, este sistema de sensores debe funcionar bien en todas las condiciones climáticas en cualquier parte del planeta, desde Alaska hasta Zanzíbar. Y en ciudades concurridas y con situaciones de tráfico complicadas como El Cairo o Hanoi. Este sigue siendo un gran desafío para las empresas, incluida Tesla.

Inteligencia artificial

Como se mencionó, la mayoría de los vehículos autónomos utilizarán inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar los datos obtenidos de los sistemas de sensores y tomar decisiones específicas para cada situación. Esto se puede comparar con el cerebro de un coche.

Los algoritmos de IA están entrenados para identificar los objetos detectados por el sensor y luego clasificarlos con precisión. Luego, la computadora usa esta información para decidir si el automóvil necesita tomar alguna medida, como frenar o desviarse, para evitar un objeto.

La IA puede considerarse el cerebro de los vehículos autónomos

En el futuro, las máquinas podrán realizar este trabajo de detección y clasificación de forma más eficaz que los propios humanos. Pero actualmente, no hay garantía de que los algoritmos de aprendizaje automático utilizados en los automóviles sean absolutamente seguros. Es necesario estandarizar cómo se deben entrenar, probar o validar los sistemas de aprendizaje automático en vehículos autónomos. Esto es sólo cuestión de tiempo.

Estabilización

Cuando un coche autónomo circula por la carretera, aprende constantemente, recorre nuevas carreteras, detecta objetos que no ha encontrado durante el entrenamiento y se ve obligado a actualizar periódicamente su software.

¿Cómo podemos garantizar que el sistema siga siendo tan seguro como la versión anterior? O si existen errores o vulnerabilidades que aparecen tras actualizar el software y que afectan al rendimiento del vehículo. Cualquier error, por pequeño que sea, en esta situación puede provocar accidentes catastróficos.

Estándares

Todavía no existe un sistema de normas y regulaciones internacionales unificadas para la tecnología de vehículos autónomos. Para este nuevo tipo de vehículo, es necesario que existan nuevas regulaciones para cada función específica, como por ejemplo para los sistemas automáticos de mantenimiento de carril. A partir de ahí, los fabricantes de automóviles se ven obligados a cumplir con las normas para obtener licencias para nuevos productos.

Se trata de una cuestión no sólo relacionada con la seguridad, sino también con una serie de otros aspectos como el medio ambiente, la economía y la sociedad.

Aceptación social

Ha habido muchos accidentes relacionados con vehículos autónomos en general y con Tesla en particular. La aceptación social no es sólo un problema para quienes quieren comprar coches autónomos, sino también para quienes comparten la carretera con ellos.

Todos los ciudadanos deben participar en las decisiones sobre la introducción y adopción de vehículos autónomos. Simplemente participar en el tráfico con sistemas de inteligencia artificial no tiene precedentes y las personas tienen derecho a cuestionar la seguridad de la comunidad.

Es necesario abordar los tres primeros desafíos para ayudar a superar los dos últimos. Por supuesto, la carrera en el ámbito de los vehículos autónomos no se enfriará. Pero sin una reunión entre fabricantes, consumidores, agencias de inspección y reguladores, los coches autónomos probablemente sólo circularán por carreteras de prueba durante muchos años.

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