Dos de las tecnologías que están garantizando la transformación de las tendencias actuales en el transporte son el uso de máquinas para aprender y los vehículos autónomos. Estos también se conocen como coches de conducción automática, ya que están equipados con sistemas que hacen posible que estos coches circulen sin un ser humano al volante.
El aprendizaje automático significa simplemente diseñar programas informáticos que permitan realizar o completar determinadas tareas o actividades sin intervención humana con la ayuda de datos y dispositivos durante un período de tiempo. De hecho, desde los carruajes de caballos hasta las máquinas de vapor o incluso los vehículos a motor, el transporte se ha transformado a lo largo de los años, sin embargo, estas mejoras significan un nuevo capítulo.
La naturaleza misma del servicio del transporte está siendo transformada por máquinas autónomas e inteligencia artificial al agregar seguridad, mejorar actividades y transformar un transporte que en algún momento fue un sueño.
Tecnología de vehículos autónomos
Los vehículos se pueden clasificar en diferentes niveles de autonomía que van desde el nivel 0 al nivel 5. El nivel 0 consiste en el control completo por parte de un conductor humano o ninguna automatización en absoluto.
En el nivel 1, hay algunas características para ayudar al conductor, por ejemplo, el control de crucero adaptativo, mientras que el nivel 2 tiene cierta automatización donde el vehículo puede dirigir o acelerar, pero el conductor siempre debe prestar atención.
En el nivel 3, en la mayoría de las condiciones y en la realización de la mayoría de las tareas por parte del vehículo, el conductor sólo tendrá que intervenir en casos complicados. Por otro lado, en el nivel 4, se tiene vehículos autónomos altamente, que requieren muy pocas interacciones con humanos, pero solo dentro de ciertos límites geográficos.
Por último, el nivel 5 significa que el vehículo es capaz de conducirse por sí solo sin ninguna condición para el conductor. Dependiendo de una variedad de sensores diferentes, incluidas cámaras, lidar, radar y GPS, los vehículos autónomos comprenden su entorno.
Las cámaras proporcionan imágenes, el radar utiliza ondas de radio para detectar objetos mientras que el lidar utiliza láseres para escanear el entorno y producir imágenes coherentes visibles. El radar lee objetos, midiendo tanto su velocidad como su distancia, mientras que el GPS ayuda con la posición y la navegación.
También es clave para la funcionalidad del vehículo autónomo, porque ayuda al vehículo a percibir su entorno y actuar sobre el mundo en función de esa percepción.
Visión por computadora: detección y reconocimiento de objetos
Especialmente en campos como los vehículos autónomos, la visión por computadora, al ser datos generados mediante aprendizaje automático, tiene aplicaciones muy extendidas. Esta tecnología se utiliza para dar visión al vehículo, permitiéndole detectar y reconocer objetos como peatones, otros coches, señales y obstáculos.
Esto permite que los vehículos mejoren su capacidad de interpretar datos visuales y navegar con seguridad en entornos desafiantes mientras se mejoran continuamente a través de redes neuronales. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) también se beneficia del aprendizaje automático para ofrecer una mejor experiencia de conducción.
Al utilizar el chatbot de voz de Cloudbase a través del habla, sin necesidad de presionar botones en el teléfono inteligente o incluso mirarlos, se puede lograr una conducción más cómoda y segura. Esto es solo la punta del iceberg, ya que los algoritmos de aprendizaje automático son los que impulsan el análisis predictivo, haciendo que los vehículos autónomos sean más efectivos.
Los vehículos pueden predecir las rutas óptimas, los tiempos de viaje más cortos y el menor consumo de combustible mediante el uso de patrones de tráfico históricos, condiciones de la carretera y el monitoreo de datos en tiempo real. La planificación de rutas se vuelve mucho más eficiente, lo que reduce la congestión y las emisiones.
A lo largo del trabajo, los sistemas de aprendizaje profundo también se benefician de la práctica y la mejora con el tiempo, lo que hace que los vehículos autónomos sean más efectivos para hacer frente a diferentes situaciones de conducción sin intervención humana.
Ventajas de los coches autónomos
Los vehículos automatizados (AV) presentan numerosos beneficios en términos de seguridad y eficiencia del transporte. Los AV tienen el potencial de reducir los accidentes de tránsito, las lesiones y las muertes (el 93 % de los choques se deben a errores humanos). Estos también mejoran las opciones de transporte para las comunidades marginadas, como las personas mayores y las personas con discapacidades, lo que a su vez les otorga más libertades y oportunidades.
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Además, los vehículos autónomos también mejoran el flujo de tráfico, ya que reducen la congestión mediante la conducción optimizada y la comunicación entre otros vehículos y la infraestructura. Estos vehículos pueden tener el beneficio adicional de contribuir significativamente a la economía de una región en términos de productividad (tiempo de desplazamiento) y ahorro en infraestructura de estacionamiento.
La creciente popularidad de la capacidad de conducción autónoma y el aprendizaje automático prometiendo avances revolucionarios
Para el sistema de transporte, el futuro del transporte está increíblemente abierto. Pero para alcanzar este objetivo será necesaria la colaboración entre los líderes del sector, los responsables de las políticas y la sociedad en general. Celebren sus debates sobre cada una de estas tecnologías en el contexto de las implicaciones éticas, los marcos regulatorios y la aceptación pública.
Colectivamente es posible crear un entorno que fomente la innovación de manera responsable y sostenible. Con los vehículos autónomos es posible crear un futuro al transporte con una implementación más segura, eficiente y sostenible.
