Se supone que reducen las bajas en la carretera, pero ¿qué más implican?
Los automóviles son el método de transporte más ubicuo en la actualidad. Ofrecen comodidad, libertad, disponibilidad, diversos gastos y una probabilidad mínima pero no insignificante de estar involucrado en un accidente.
Las bajas están disminuyendo, sin embargo, los automóviles siguen siendo uno de los sistemas de transporte más letales, solo superados principalmente por motocicletas.
También son una carga económica insostenible, que cuestan entre el 1% y el 3% del PIB de cada país según la Organización Mundial de la Salud [1].
Los esfuerzos conjuntos de los gobiernos y los fabricantes de automóviles se esfuerzan por reducir significativamente esta tasa: la Comisión Europea , por ejemplo, ha desarrollado varias estrategias, un Sistema de Transporte Inteligente Cooperativo, entre otros, que se enfoca en reducir el error humano y crear soluciones amigables con el medio ambiente.
Según los datos de las estadísticas preliminares de seguridad vial de 2017, hubo un 20% menos de muertes en 2017 comparado con 2010 y 2% menos que 2016.
La Comisión ha emitido el objetivo de reducir a la mitad las muertes en accidentes de carretera entre 2010 y 2020, estableciendo algunos objetivos [2] que desafortunadamente no se están cumpliendo, lo que significa que alcanzar la meta será un desafío.
¿Cómo podemos aumentar la seguridad vial?
Esfuerzos generosos y los recursos son vitales para aumentar la seguridad vial y la industria ha propuesto soluciones como big data y vehículos autónomos. Dado que la mayoría de los accidentes automovilísticos se deben al factor humano y no tanto a fallas técnicas, parece lógico reemplazar el factor humano por software.
Posible solución: automóviles con auto-conducción
El primer desafío es construir un sistema de auto conducción que pueda percibir el camino mejor que el mejor conductor humano, lo que no sucederá pronto.
Los mapas actuales tampoco son lo suficientemente precisos [3][4]. Pero, ¿qué significa autónomo / auto-conducción?
En pocas palabras, hay 5 niveles de autonomía del automóvil:
- un automóvil de nivel 0 no tiene funciones automatizadas,
- un nivel 3 significa una compensación entre humanos y máquina y, según los estudios, es el nivel más letal [3].
- El vehículo se maneja completamente en todas las condiciones en el nivel 5 [4].
- A partir de 2018, los autos más avanzados del mercado son hasta la mitad del nivel 2.
Los autos con conducción automática actuales están equipados con sensores internos y externos, unidades Lidar, cámaras y un potente software que incluye el reconocimiento de gestos de voz y gestos, traducción de idiomas y algoritmos de aprendizaje de refuerzo [5].
Los automóviles continuamente representan el entorno cercano al capturar datos sobre el tamaño y la velocidad de los objetos cercanos y pronosticar posibles cambios.
Las tareas principales del algoritmo se pueden dividir en detección de objetos, identificación, localización y predicción de movimiento.
En el algoritmo refuerzo de aprendizaje las recompensas se asignan a ciertos resultados, lo que empuja al algoritmo a aprender a comportarse adecuadamente. Cuantos más datos, más precisamente el algoritmo actualiza sus parámetros para obtener las recompensas.
La causa es, por lo tanto, la siguiente: más datos recopila un automóvil con auto manejo, más robusto y adaptable será el algoritmo, y menos los accidentes.
Sin embargo, la recopilación de datos no es suficiente; Las carreteras, los entornos y el comportamiento de los conductores humanos pueden diferir enormemente dependiendo de si el área es urbana o rural, las costumbres del país en particular y las leyes no escritas.
Por lo tanto, es indispensable que estos automóviles estén entrenados con tanto datos diversos como sea posible. Surge el siguiente dilema: ¿cuántos datos son necesarios?
¿En qué punto del desarrollo y las pruebas podemos permitir que los autos estén en la carretera?
Los vehículos autónomos deben conducir una gran cantidad de distancia antes de que los fabricantes puedan afirmar que estadísticamente son tan seguros como los conductores humanos, sostienen los investigadores del Instituto RAND [6].
Plantean la pregunta: “¿Qué es importante para las personas, quieren que sean más seguros que los conductores humanos? ¿Cambiará esa respuesta con el tiempo? ”. La cantidad de datos que necesita un fabricante depende de qué tan adversa es el riesgo de la empresa y cómo confía en el público en general.
El punto óptimo para la entrada es un tema controvertido [7]:
la gente acepta más los errores que otras personas que los errores que cometen las máquinas, incluso si la máquina en general tiene un mejor desempeño que las personas [8][9].
En la búsqueda de reducir las muertes, los autos que conducen auto tienen que enfrentar los desafíos de crear. y el mantenimiento de mapas, el dominio de las interacciones sociales complejas, la respuesta a las condiciones climáticas adversas y la robustez frente a los ataques cibernéticos [10].
Privacidad de los datos
La cuestión de la privacidad y la protección de datos no debe descuidarse , considerando que los automóviles y, por lo tanto, las empresas privadas conocerán los lugares más frecuentados por los conductores y podrán (y lo harán) construir un perfil de las preferencias y hábitos del cliente.
Hoy en día, en teoría, nadie sabe que hacer. Si los pasajeros se llevan su teléfono y activan los servicios de ubicación, el sistema operativo puede rastrear su ubicación, saber la velocidad a la que se mueven y cuándo y dónde se detienen. Pero no mucho más.
En los autos donde hay más software y conectividad a Internet, donde los usuarios pueden dar comandos de voz ya hay alguna compañía de software detrás que procesa el comando de voz.
Seguramente estas compañías toman la privacidad muy en serio, pero ya existe un riesgo de fuga de datos, incluso si es mínimo. El dispositivo Amazon Echo ya ha tenido algunos problemas de privacidad de datos.
Y en los autos que conducen por sí mismos, los usuarios ponen sus vidas y la privacidad en manos de una compañía de software, que es un gran salto de los fabricantes de automóviles tradicionales que han estado presentes por décadas.
Uber, como ejemplo, tiene apenas 10 años. Tal vez sea aconsejable desconfiar de quién confiamos para que nos conduzca.
Otros temas, como la regulación de la tecnología detrás de los autos que conducen autos, son polémicos pero van más allá del alcance de este ensayo.
¿Qué compañías tienen ¿plomo?
Al ingresar a la industria competitiva de autos de auto conducción, tres compañías están a la vanguardia, a saber, Google, Tesla, y recientemente también Uber .
Google acumula 15,000 millas autónomas por semana y ha acumulado 1,7 millones de millas en modo autónomo hasta el día de hoy en los Estados Unidos [11]donde las muertes, a diferencia de Europa, están aumentando [12].
Los estadounidenses conducen 100 millones de millas antes de que ocurra un accidente fatal; por lo tanto, al ritmo actual, Google requeriría años para recorrer la misma distancia.
Tesla por otro lado, tiene un enfoque diferente. Con el uso de su “modo de piloto automático”, Tesla ha acumulado 1.3 billones de millas [13]donde un automóvil fue conducido por un humano con el modo de piloto automático activado.
No obstante, el uso de clientes como conductores de prueba tiene inconvenientes, como lo demuestran los pocos pero fatales choques fatales.
Uber, que comenzó como una compañía de viajes compartidos, se ha volcado rápidamente en la distribución de alimentos y bicicletas compartidas, así como sus propios autos de conducción [14] e incluso camiones de conducción automática por un tiempo.
Después de una serie de accidentes, Uber continúa probando sus autos (a menor velocidad) en Pittsburgh [15][16] y Toronto [17].
No hay mucha información pública disponible sobre la naturaleza y la cantidad de datos que están recopilando. Tampoco hay una fecha de vencimiento para que sus automóviles se expandan a otras ciudades [18].
Conclusión
Como resumen, los automóviles autónomos se están uniendo gradualmente a las carreteras, un proceso que puede demorarse dependiendo de la resistencia del público en general.
Muchas compañías están invirtiendo en el desarrollo y mejora de sus algoritmos de auto conducción y ya en las carreteras de los EE. UU. en las principales ciudades sirven como su patio de recreo.
A medida que los conductores se acostumbran a estar en la carretera con Automóviles autónomos, la relevancia de estos últimos está limitada y la utopía no tan distante de una red de automóviles totalmente autónoma y conectada podría no estar tan distante.
Referencias
[1]: OMS Informe mundial (2013)
[2]: Muertes en la carretera en la UE desde 2001
[3]: Los mapas de colaboración múltiple deben ayudar a los vehículos sin conductor a navegar con mayor seguridad en nuestras ciudades (2019)
[4]: Mapeando el mundo en 3D nos permitirá pintar Calles con realidad aumentada (2019)
[5]: Futuro estudio del conductor autónomo del vehículo (2016)
[6]: Niveles de autonomía en los automóviles
[7]: Navegación de las intersecciones ocluidas con vehículos autónomos usando Aprendizaje de refuerzo profundo (2018)
[8]: Conduciendo hacia la seguridad: cuántas millas de manejo se necesitaría para demostrar la confiabilidad del vehículo autónomo (2016)
[9]: Por qué la espera de vehículos autónomos perfectos puede costar vidas (2017)
[10]: Interés del consumidor en la automatización (2017)
[11]: Encuesta de opinión pública de CARAVAN: Driverless Cars ( 2018)
[12]: Retos y obstáculos de los autos que conducen (2016)
[13]: Waymo, en la carretera
[14]: EE. UU. las leyes de seguridad vial se retrasan, mientras que las muertes aumentan (2018)
[15]: Tesla, datos de piloto automático (2016)
[16]: Nuestro camino hacia vehículos de conducción (2017 )
[17]: Los autos de Uber regresan a las carreteras públicas por primera vez desde el accidente fatal (2018)
[18]: Uber acaba de ser aprobado para reanudar las pruebas de auto-conducción en Pittsburgh y el resto del estado (2018)
[19]: Los autos de Uber vuelven a la carretera en Toronto después de una pausa de 9 meses (2018)
[20]: Uber espera Larga espera antes de que dominen los autos autónomos (2019)
