Y su integración en los coches irá creciendo en los próximos años, pues es el elemento clave de los sistemas de seguridad, de la futura conducción autónoma y de muchos servicios relacionados con la movilidad.
Actualmente hay coches en el mercado con sistemas de inteligencia artificial sencillos (sin capacidad de aprendizaje), empleados en asistentes digitales y en algunas funciones de los sistemas de seguridad ADAS. Estos últimos ya ofrecen una visión artificial a través de la cámara que montan en el parabrisas, de otros sensores y de algoritmos de procesamiento de imágenes. Gracias a ello pueden reconocer el entorno, identificar situaciones de riesgo y detectar, por ejemplo, marcas viales, señales, peatones o ciclistas. Desde Carglass recordamos que, tras una sustitución de parabrisas de un coche que monte sistemas de seguridad ADAS, hay que recalibrar la cámara para que ofrezca una información correcta al sistema.
Por otro lado, los asistentes digitales que incorporan algunos modelos de automóviles emplean la inteligencia artificial para el procesamiento natural del lenguaje y que podamos comunicarnos con una máquina usando nuestra forma de hablar. De esta forma, en lugar de decirle al coche “sube la temperatura del climatizador a 24 grados”, podemos decirle “tengo frío”, para que realice esa operación. Además, estos sistemas reconocen rutinas (rutas habituales, música preferida, temperatura favorita…) para automatizarlas.
IA con capacidad de aprendizaje
Los siguientes pasos de la inteligencia artificial en los coches es que tenga capacidad de mejora a través del aprendizaje automático (o machine learning) y del aprendizaje profundo (o deep learning), vitales para el coche autónomo.
Hyundai ya ha desarrollado la primera función ADAS del mundo basada en IA con aprendizaje automático. Se trata de un control de velocidad de crucero que reconoce, analiza y aprende de los patrones de conducción del conductor, para mantener la distancia con el coche que nos precede, acelerar y responder de una forma idéntica a como lo haría el propietario del vehículo. De esta forma, el conductor siente que el coche reacciona como él mismo lo haría, y no tiene reticencias ni se siente incómodo usando este sistema.
La IA con aprendizaje profundo todavía no está en el mercado, pero sí en el desarrollo del coche autónomo que están llevando a cabo diferentes actores. Wayve, por ejemplo, consiguió que un coche aprendiera a conducir sin salirse de la carretera en solo 20 minutos, tras doce intentos y numerosas correcciones por parte del conductor humano. Según proclama esta startup británica, han desarrollado el primer coche autónomo capaz de circular en el tráfico real recurriendo tan sólo a cámaras y sensores, IA y un navegador GPS. Su coche autónomo emplea el deep learning para aprender a conducir por experiencia, ejemplo y feedback, como lo hace un ser humano. Ya están realizando pruebas en tráfico real para perfeccionar esta tecnología.
Pero el desarrollo del coche autónomo va mucho más allá, pues un coche que se guía por sí mismo tiene que definir un entorno y contexto, basándose en la información que ha recopilado, para luego poder tomar las decisiones correctas. Bosch explica que para ello es imprescindible que aprenda de la experiencia y a predecir cómo se desarrollará una situación. Por poner un ejemplo sencillo, cuando detecta una pelota rodando entre dos coches aparcados, tiene que saber que un niño podría correr detrás de ella y reducir la velocidad como precaución.
Los ingenieros enseñan a la IA del coche las matemáticas, leyes físicas, biología (formas corporales de personas y animales) que deberá aplicar en su vida diaria. Y el aprendizaje profundo de su inteligencia artificial le permitirá aprender cada día de todas las circunstancias que rodean la conducción: las reacciones de todos los coches que nos rodean, el comportamiento de todos los peatones con los que nos cruzamos, las condiciones de todas las calles y carretera que recorramos, los movimientos del tráfico… Con esa descomunal cantidad de datos de todos los coches autónomos del mundo, se irán desarrollando modelos de situación que se almacenarán en redes neuronales, a partir de los cuales se desarrollarán constantemente nuevos algoritmos que se implantarán en cada coche autónomo. De esta forma, en cualquier situación de conducción, la IA del ordenador de a bordo se beneficiará a la experiencia de millones de situaciones ya vividas, para tomar la decisión correcta en una fracción de segundo.
Mil y una aplicaciones futuras de la IA en el automóvil
Los sistemas de diagnóstico actuales ya nos dicen cuándo debemos pasar una revisión no solo por fecha o kilometraje, sino también por hábitos de conducción. Esta tecnología seguirá perfeccionándose con la IA, que permitirá realizar predicciones sobre futuros problemas en nuestro coche.
Según un informe de McKinsey, las compañías aseguradores también podrán emplear la IA para realizar perfiles de riesgo y cálculos de cuotas en base a los datos compartidos por los conductores. La IA sencilla ya se aplica en China para que los conductores realicen sus propios partes de siniestros a través de una aplicación que guía al usuario durante todo el proceso.
La inteligencia artificial ayudará a predecir y evitar los atascos en un futuro cercano, previendo la evolución del tráfico, controlando los semáforos y los flujos de coches, por ejemplo, de zonas residenciales a grandes centros de trabajo. También podrá controlar el guiado de los navegadores en coches conducidos por seres humanos, y por supuesto, el de los coches autónomos.
La IA también se empleará para gestionar de un modo eficiente las flotas de vehículos compartidos, las redes y puntos de recarga para coches eléctricos, las plazas de aparcamiento y las conexiones en los sistemas de movilidad multimodales, entre muchos otros aspectos de las nuevas formas de movilidad.