| UN
TERRENO DESAFIANTE
El desarrollo
de vehículos sin conductor ha presentado muchos desafíos
ingenieriles novedosos que no se anticiparon hace una década, desde
el escepticismo de los usuarios hasta las dificultades de desarrollar una
inteligencia artificial (IA) que pueda responder adecuadamente a situaciones
nunca antes encontradas, los llamados "casos extremos".
Es evidente
que cada sector presenta diferentes desafíos y oportunidades. Por
ejemplo, el desarrollo de "taxis robóticos" se vio frustrado por
la complejidad de los entornos urbanos, pero el transporte de larga distancia,
que implica viajes más predecibles en carreteras largas y rectas,
está emergiendo como un área clave para la adopción
tecnológica.
En el sector
de la construcción, hay muchos vehículos que cumplen diferentes
roles. Esto dificulta generalizar sobre las perspectivas de automatización.
Según investigaciones de Arthur D Little, la automatización
jugará solo un "papel menor" en el futuro cercano, con la mayoría
de los vehículos permaneciendo en el nivel dos durante los próximos
diez a quince años.
CONSTRUYENDO
UN CASO POSITIVO
VAS ha decidido
centrar su energía en sistemas de transporte, como los que se encuentran
en canteras y minas, donde el caso para la automatización es más
fuerte. Estos vehículos cumplen una única y simple función
y operan en un entorno cerrado.
Aunque el determinante
clave siempre será el coste y el retorno de la inversión,
los argumentos aquí se están fortaleciendo. La minería
autónoma es más eficiente, reduciendo así los costes
generales. La utilización casi continua de máquinas y la
eliminación de los cambios de turno también aumentan la productividad.
Se ha avanzado
mucho desde que Caterpillar introdujo su primer programa de investigación
sobre conducción autónoma en 1985. En 2022, algunos de los
principales OEMs del mundo han desarrollado vehículos autónomos
sofisticados que ya operan con éxito en minas y canteras en todo
el mundo. La tecnología sin conductor parece ideal para vehículos
de transporte, especialmente cuando puede retirar a los trabajadores de
entornos inseguros. Sin embargo, si podemos esperar una adopción
más generalizada en el sector aún está por verse.
QUÉ
SON LAS OEMS
"OEM" es el
acrónimo de "Original Equipment Manufacturer", que se traduce al
español como "Fabricante de Equipamiento Original". En términos
generales, una OEM es una empresa que produce partes y equipos que pueden
ser comercializados por otra empresa bajo su propia marca.
Por ejemplo,
en la industria de la computación, un fabricante de hardware como
Dell o HP podría usar componentes de otra empresa, como discos duros
de Seagate o Western Digital, pero vender la computadora completa bajo
su propia marca. En este caso, Seagate o Western Digital actuarían
como OEMs.
En el contexto
del artículo que proporcionaste sobre vehículos autónomos
en la industria de la construcción, "OEMs" se refiere a los fabricantes
originales de equipos pesados y maquinaria para la construcción,
como Caterpillar o Volvo, que desarrollan y producen vehículos o
maquinaria para diversas aplicaciones, incluidos vehículos autónomos.
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN EL DESARROLLO DE VEHÍCULOS AUTÓNOMOS PARA LAS
OBRAS
El desarrollo
de vehículos autónomos ha presentado numerosos y novedosos
retos de ingeniería que no se anticiparon hace una década.
Desde el escepticismo de los usuarios hasta las dificultades de desarrollar
una inteligencia artificial (IA) capaz de responder adecuadamente a situaciones
nunca antes encontradas, conocidas como "casos límite" o "edge cases"
en inglés.
La promesa
de los vehículos que pueden operar sin intervención humana
ha sido un sueño tecnológico durante mucho tiempo. Sin embargo,
a medida que nos acercamos a hacer realidad este sueño, nos enfrentamos
a obstáculos inesperados y desafiantes.
Uno de estos
desafíos es el escepticismo de los usuarios. A pesar de los avances
tecnológicos, muchas personas siguen siendo cautelosas o incluso
temerosas de confiar su seguridad a una máquina, especialmente en
situaciones de tráfico impredecibles o en condiciones adversas.
Pero quizás
el reto más complejo es el desarrollo de sistemas de inteligencia
artificial lo suficientemente avanzados como para manejar situaciones que
nunca han sido programadas o anticipadas. Estos "casos límite" representan
situaciones inusuales o imprevistas que un vehículo autónomo
podría encontrar. Por ejemplo, ¿cómo debería
reaccionar un vehículo autónomo si un animal inesperado cruza
la carretera, o si se encuentra con un obstáculo imprevisto como
un deslizamiento de tierra?
Diseñar
una IA que pueda reconocer y reaccionar adecuadamente a estos escenarios
es una tarea monumental. No solo implica programar respuestas a situaciones
conocidas, sino también desarrollar algoritmos capaces de aprender
y adaptarse a situaciones nuevas, garantizando al mismo tiempo la seguridad
de los pasajeros y otros usuarios de la carretera.
En resumen,
aunque hemos avanzado a pasos agigantados en el desarrollo de vehículos
autónomos, todavía nos enfrentamos a obstáculos significativos.
Superar estos desafíos requerirá no solo innovaciones tecnológicas,
sino también un cambio en la percepción y confianza del público
hacia esta nueva era de movilidad.
MEJORAS CLAVE
EN LA SEGURIDAD Y EL DESAFÍO DE LOS TERRENOS INHÓSPITOS
Uno de los
principales beneficios de los vehículos autónomos es la notable
mejora en la seguridad, especialmente en entornos peligrosos. La ausencia
de la necesidad de operadores humanos en tales situaciones reduce significativamente
los riesgos asociados con accidentes laborales. El hecho de que estos vehículos
puedan operar sin intervención humana en ambientes hostiles o peligrosos
puede traducirse en una reducción significativa de lesiones o incluso
fatalidades.
Caterpillar,
una de las principales empresas en el ámbito de maquinaria pesada,
ofrece un claro testimonio de este beneficio. Según la empresa,
los camiones equipados con su sistema "Command for hauling" han trasladado
más de tres mil millones de toneladas de material sin registrar
una sola lesión que resultara en tiempo perdido. Esta es una estadística
impresionante que pone de manifiesto el potencial de los vehículos
autónomos en términos de seguridad en el trabajo.
Sin embargo,
estos vehículos enfrentan desafíos inherentes, en particular,
navegar por terrenos difíciles e inhóspitos. Aunque puedan
estar diseñados para recorrer rutas simples y repetitivas en entornos
cerrados, muchas veces se ven expuestos a condiciones extremadamente duras
que afectan la parte inferior del chasis. Desde terrenos rocosos hasta
caminos llenos de barro o incluso inundaciones, estos vehículos
deben ser robustos y resilientes.
No solo es
esencial que la inteligencia artificial esté bien preparada y probada
para enfrentar y adaptarse a estas condiciones, sino que también
es crucial que los componentes convencionales del vehículo, como
las piezas de dirección, sean sometidos a pruebas exhaustivas. Esto
garantiza que estén diseñados para resistir y durar, a pesar
de las condiciones adversas.
En resumen,
mientras que la seguridad es una ventaja indiscutible de los vehículos
autónomos, es esencial que las empresas continúen invirtiendo
en pruebas y desarrollos para asegurar que estos vehículos no solo
sean seguros en términos de operación, sino también
duraderos y fiables en todo tipo de condiciones.
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