Desde hace un tiempo hay un tema que está revolucionando el mundo y que cada vez se siente más cercano. La inteligencia artificial en los vehículos. Ya existen vehículos que nos ayudan un poco, otros que se conducen solos, pero con nuestra supervisión, y hay otros sistemas que prácticamente lo hacen todo solos (vehículos autónomos). ¿Es este el futuro que soñábamos o estamos abriendo la puerta para no volver a manejar un vehículo?
Es cierto que no vamos a volar todavía como en las películas o en los dibujos animados, pero lo que ya está disponible es un avance impresionante que sinceramente, no pensé que llegaría a pasar. La inteligencia artificial en los vehículos no solo está destinada para que este se conduzca solo, también está presente en características que ya utilizamos, como la detección de carriles, el frenado automático o las alertas que avisan cuando estamos por quedarnos dormidos. Y todo eso, es inteligencia artificial trabajando para nuestro beneficio. La inteligencia artificial lleva tiempo haciendo lo que nosotros deberíamos hacer, poner atención a los detalles. Es como un copiloto que nunca se duerme, no se queja de la música o de la forma en que manejamos.
Ahora bien, muchos hemos escuchado de los vehículos autónomos, pero, ¿cómo funcionan? Básicamente, los vehículos autónomos se basan en un conjunto complejo de tecnologías que permiten que el vehículo perciba su entorno y tome decisiones en tiempo real, todo gestionado por sofisticados algoritmos y sistemas de software. Estos vehículos emplean una combinación de sensores (LIDAR, cámaras, radares, y ultrasonido), algoritmos de visión, y mapas de alta definición para generar un modelo preciso y actualizado de su entorno. Cada sensor proporciona diferentes tipos de datos, que luego son procesados y fusionados a través de técnicas como la fusión sensorial.
Por ejemplo, LIDAR, escanea el entorno utilizando pulsos láser para crear mapas tridimensionales de alta precisión, mientras que las cámaras capturan imágenes en tiempo real, permitiendo que el vehículo identifique objetos, señales de tráfico y condiciones de la vía. Los radares, por su parte, proporcionan información adicional sobre objetos a largas distancias, incluso en condiciones de baja visibilidad. Estos datos se combinan con la información proveniente de mapas preexistentes, que contienen detalles precisos sobre las carreteras, intersecciones y señales de tránsito. Este modelo de percepción es gestionado por el software, que permite al vehículo comprender su entorno de manera más precisa que cualquier ser humano.
La tarea más compleja para un vehículo autónomo es tomar decisiones basadas en los datos que recibe, lo que implica que los desarrolladores y el algoritmo de toma de decisiones jueguen un papel crucial. Los vehículos deben evaluar múltiples posibilidades en tiempo real y elegir la acción correcta, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas (deep learning) que permiten al sistema "entrenar" constantemente con grandes volúmenes de datos para mejorar su capacidad de predicción y adaptación a nuevas situaciones no previstas en los algoritmos iniciales. El reto principal para los desarrolladores es crear un sistema que permita al vehículo detectar y clasificar objetos, como peatones, vehículos o señales de tránsito, entrenando redes neuronales con miles o millones de imágenes etiquetadas. Este proceso es vital, ya que cualquier error de detección, como confundir una señal de tránsito con una sombra, podría generar una decisión equivocada que afecte la seguridad del vehículo.
El desarrollo de estos sistemas de toma de decisiones no solo asegura que los vehículos actúen correctamente en situaciones complejas, sino que también mejora de manera significativa la experiencia del conductor. Gracias a la inteligencia artificial, los vehículos son más seguros, más eficientes y mucho más cómodos. Para poner un ejemplo, hay vehículos que parquean mejor que muchos de nosotros, o pensemos en un futuro no muy lejano en el que, mientras estamos en el supermercado revisando los precios, el vehículo encuentra un espacio y se estaciona solo. ¡Eso es otro Nivel!
Sin embargo, no todo es color de rosa, y los sistemas no son infalibles. Hay accidentes y siempre está el debate de quién tiene la culpa, ¿el conductor o la inteligencia artificial? Hay que tener en cuenta que la inteligencia artificial nos puede salvar en ciertas situaciones, pero también puede confundir un camión con una nube. Y el problema es que en muchos casos no hay vuelta atrás. Adicionalmente, todo cambio trae consigo dudas y ansiedad. Por ejemplo, en sectores como el de los taxistas y los transportadores. ¿Qué pasará con ellos cuando los vehículos se manejen solos? ¿Se quedarán sin empleo? ¿Qué nos espera si los vehículos hacen todo por nosotros?
Está claro que la inteligencia artificial está transformando el mundo de los vehículos, trayendo consigo una serie de avances, pero también planteando interrogantes y desafíos éticos, económicos y sociales importantes. Y ahora surgen preguntas como, ¿estamos realmente preparados para dejar que la inteligencia artificial tome el volante? ¿Estamos listos para confiar en un sistema que, aunque avanzado, sigue siendo vulnerable a fallos imprevistos? Es un camino lleno de promesas, pero también de incertidumbres, y la respuesta dependerá de cómo gestionemos esta transición.
Escrito por Kevin Daniel Pulido Garzón - Desarrollador Backend
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