Inteligencia artificial en los coches: realidad y escenarios futuros

Aunque en la actualidad la inteligencia artificial inunda los medios de comunicación y suscita un avivado debate social debido a las cuestiones éticas, legales y de seguridad que implica su uso, de hecho ya hace años que se aplica a distintos ámbitos de la sociedad y el sector automotriz no es ninguna excepción. Junto a otras tecnologías de vanguardia (como la biometría, la tecnología háptica o los sistemas ADAS), la IA permite facilitar la conducción, aumentar la seguridad vial e interactuar con el entorno de una forma más natural y eficiente. Hoy en día algunos vehículos del mercado ya la incorporan y se prevé que en los próximos años continúe desarrollándose en la industria automovilística para poder alcanzar la conducción autónoma. En este artículo de Wikidriver te contaremos el presente y el futuro de la inteligencia artificial en los coches y el impacto que tendrá en la forma de relacionarnos con los automóviles, y de estos con el entorno. 

Impensable hace apenas algunos decenios, pero una realidad hoy en día: la inteligencia artificial ha venido para quedarse, también en el sector automovilístico. Y la idea es que no solo permita una conducción más segura y eficiente, sino también mejorar cada vez más la experiencia del conductor y establecer con él un diálogo fluido en un lenguaje natural, alejado de los asistentes de voz robotizados y artificiales a los que estamos acostumbrados. Además de ganar en seguridad y prestaciones, los coches con IA también permitirán avanzar hacia la conducción autónoma y los vehículos inteligentes en los próximos años.

El papel de la IA en la conducción autónoma  

Según el Parlamento Europeo, en el año 2030 deberían llegar los primeros vehículos 100 % autónomos, es decir, aquellos en que el automóvil asume por completo la dirección, aceleración y frenado, controla el entorno y recupera el coche en caso de emergencia. De esta forma, el conductor estará exento de controlar el entorno y tener las manos en los mandos, convirtiéndose en un pasajero más que será transportado al destino preestablecido. Para poder llegar a este escenario, los coches autónomos requerirán incorporar sistemas de inteligencia artificial altamente avanzados y las últimas tecnologías del sector automotriz, que les permitirán interpretar el entorno, tomar decisiones en tiempo real y adaptarse a situaciones cambiantes de manera segura. Pero antes de que alcanzar el grado 5 de plena automatización (el máximo, según la escala establecida por la UE), la inteligencia artificial avanzada mejorará la experiencia del piloto y le brindará funciones de asistencia más rápidas y sofisticadas, haciendo un mantenimiento predictivo de los distintos componentes del vehículo para informarle de posibles problemas técnicos, asistiéndole en caso de averías, o detectando si está fatigado y avisándole visual o acústicamente para evitar un accidente. 

Hoy en día ya existen vehículos semiautónomos que utilizan algoritmos de inteligencia artificial para procesar una gran cantidad de datos procedentes de distintos dispositivos (cámaras, radares, sensores, etc.) y tomar decisiones en tiempo real. Es el caso de los automóviles de compañías automovilísticas estadounidenses y europeas como Tesla, Google, Toyota, Nvidia, Aurora Innovations, General Motors, Intel, Ford, Daimler y Bosch, y de fabricantes asiáticos como AutoX, Baidu y Nissan. 

Comandos de voz: inteligencia artificial en los coches para no apartar la vista de la carretera 

Un gran porcentaje de conductores utiliza a diario los asistentes de voz para controlar distintas funciones del vehículo (navegación, entretenimiento, respuesta a llamadas, envío de mensajes dictados, etc.) sin tener que apartar la vista de la carretera. Es un sistema muy práctico, cómodo y, sobre todo, seguro. Para entender y responder a las solicitudes del conductor, los asistentes de voz utilizan la inteligencia artificial, que a su vez se basa en algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) y bases de datos con información que permite comprender, analizar y dar respuesta a las peticiones del usuario. 

Actualmente los asistentes de voz de los vehículos se utilizan para una gran diversidad de acciones, tales como:

• Hacer llamadas con la función manos libres
• Enviar mensajes de texto (como un mensaje de WhatsApp)
• Seleccionar una emisora, reproducir música, podcasts o audiolibros 
• Utilizar el GPS (determinar la ruta, localizar estaciones de servicio cercanas, etc.) 
• Solicitar que el sistema nos proporcione información general o concreta (por ejemplo, la previsión meteorológica)
• Interactuar con la domótica doméstica (es decir, con el conjunto de sistemas que automatizan las diferentes instalaciones de una vivienda). Para que esto suceda y la comunicación entre ambos sea posible, el asistente virtual debe formar parte de este sistema de dispositivos inteligentes.

Además de todo esto, recientemente los asistentes personales de ciertos vehículos se están perfeccionando con la incorporación de la IA de ChatGPT. Es el caso del fabricante automovilístico Mercedes-Benz, que en junio del año pasado inició un programa piloto para desarrollar un nuevo asistente personal basado en el ChatGPT y mejorar la experiencia al volante de sus conductores. El objetivo de la marca germana es ofrecer un formato de diálogo más natural y que el asistente de voz pueda mantener conversaciones con el conductor.

Optimización del consumo: cómo la IA ayuda a ahorrar 

Otra de las posibilidades de la IA aplicada a los vehículos es la optimización del consumo de carburante, hecho que permite ahorrar tanto al usuario individual como a compañías de flotas de transporte. 

Mediante el análisis de patrones de conducción y condiciones de la carretera en tiempo real, la inteligencia artificial permite escoger mejores rutas, lo que se traduce en un mejor consumo de combustible, una mayor eficiencia y una reducción de las emisiones de CO₂. 

Inteligencia artificial en los coches y seguridad vial 

Otro de los aspectos más interesantes de la aplicación de la IA al sector automotriz es que permite aumentar la seguridad vial de todos los usuarios de la vía pública, incluidos los vehículos y los usuarios más vulnerables, como peatones, motociclistas y usuarios de Vehículos de Movilidad Personal (VMP). ¿Y cómo? Monitorizando grandes cantidades de datos e información y utilizando sensores y cámaras, la IA puede llegar a predecir cuándo y dónde es más probable que ocurran los accidentes de tráfico. De este modo, permite pasar de un modelo preventivo a uno predictivo y anticiparse a sucesos o situaciones predecibles.

Precisamente en esta línea va el proyecto Green Light de Google, en el que, desde finales del año pasado, la compañía tecnológica está aplicando la IA al tráfico urbano de doce ciudades del mundo para reducir los embotellamientos, los accidentes y los índices de contaminación ambiental. Google ha analizado miles de intersecciones simultáneamente en megalópolis como Abu Dhabi, Hamburgo, Haifa, Bangalore, Seattle, Manchester o Río de Janeiro para ofrecer recomendaciones basadas en IA que funcionan con los sistemas y la infraestructura de tráfico existentes. Hasta la fecha, los resultados del proyecto son alentadores, ya que Google Green Light tiene potencial para disminuir las emisiones contaminantes en un 10 % en las intersecciones y hasta un 30 % en las paradas, además de permitir ahorrar carburante de forma significativa. 

La importancia del V2V y del V2I y por qué serán decisivos en el futuro 

Puede que estas siglas nos resulten extrañas, pero ya están más presentes en la industria automovilística de lo que creemos. Del inglés Vehicle-to-Everything, la tecnología V2X es un sistema que permite a un automóvil comunicarse directamente con cualquier elemento de su entorno, ya sean otros coches, peatones o infraestructuras. Para que esto suceda, el vehículo necesita recibir datos para analizarlos y, posteriormente, enviarlos al conductor. En consecuencia, la tecnología V2X se basa en varios elementos, como sensores, dispositivos de comunicación, redes móviles y sistemas de procesamiento de datos para recoger toda esta información, procesarla y transmitirla al conductor para que tome las decisiones más apropiadas. Así, gracias a la  tecnología V2X, el piloto puede aumentar tanto su seguridad como la de los otros usuarios de la vía y evitar situaciones peligrosas.

Dentro de la tecnología V2X existen subvariantes, como el V2V y el V2I. La sigla V2V significa Vehicle-to-Vehicle, es decir, comunicación de vehículo a vehículo, mientras que V2I se refiere a la comunicación de un vehículo con la infraestructura vial (Vehicle-to-Infrastructure), como semáforos, marcadores de carril u otros elementos de señalización, por citar algunos. Ambas subcategorías permiten aumentar la seguridad en la vía, ya que pueden evitar colisiones gracias a una mejor comunicación entre vehículos (V2V) y coordinar y organizar el tráfico de forma más eficiente al interactuar con el entorno vial (V2I). 

Si bien la tecnología V2X está en fase de desarrollo, se perfila como una de las herramientas de seguridad básica de los vehículos del futuro y, en especial, de los coches autónomos, ya que estos deberán interactuar constantemente con el entorno y tener presentes todas las variables de conducción para garantizar la seguridad en la carretera.

Conectividad total: el porvenir de la inteligencia artificial en los coches 

Hemos hablado de la tecnología V2X y de dos de sus subcategorías, pero existen otras, ya que un vehículo también puede estar conectado a dispositivos (Vehicle-to-Device o V2D), a la red eléctrica (Vehicle-to-Grid o V2G), a los servicios de emergencia (Vehicle-to-Emergency o V2E)  e incluso, a los peatones (Vehicle-to-Pedestrian o V2P). 

Lo cierto es que el futuro de la automoción nos augura un escenario interconectado, donde los coches inteligentes se interrelacionarán constantemente entre sí y con el entorno, y esto permitirá una comunicación fluida y una experiencia de conducción más segura y eficiente. Además de esta conectividad total, en los años venideros la industria automovilística seguirá desarrollando y perfeccionando tecnologías que hoy en día ya se aplican para mejorar la seguridad vial, como la tecnología háptica (advirtiendo al conductor o a sus ocupantes de posibles situaciones peligrosas mediante vibraciones o señales sensibles al tacto), los sensores biométricos (aquellos relacionados con la identidad de una persona, utilizados por ejemplo para bloquear o desbloquear un vehículo) y los sistemas ADAS de ayuda a la conducción.