En los tiempos que corren, resulta interesante trazar el curso de las tecnologías de transporte inspiradas en la inteligencia artificial (IA) e intentar predecir cuándo llegarán los vehículos totalmente autónomos.
Puedes leer sobre los programas existentes en empresas emblemáticas como GM y Penske, o recurrir al mundo académico. Por ejemplo, existe este informe del MIT Sloan, que indica que la IA pronto automatizará 65.000 millones de dólares en trabajos de transporte, lo que facilitará mucho los procesos que antes requerían mucha mano de obra y permitirá optimizar el transporte de personas y mercancías.
«Hoy en día, la industria del transporte ha alcanzado una etapa notable en la que los vehículos pueden funcionar sin intervención humana, gracias a la tecnología de vanguardia», escribe Hardik Shah en Prismetric, describiendo el crecimiento previsto del sector en los próximos años. «Estas mejoras han sido muy útiles para generar nuevas ideas y cambios en el campo. Actualmente nos encontramos en un momento en el que la IA está cambiando el transporte de manera significativa, lo que está llamando la atención de los ejecutivos de la industria en todo el mundo».
Pero cuando la IA llegue al transporte, tal y como está ahora, también llegará a tierra, aire y mar.
Reflexiones sobre el transporte en la era de la IA
En un evento reciente celebrado en Stanford, un panel de expertos habló sobre lo que más les entusiasma en cuanto a la IA aplicada al transporte.
La panelista Ernestine Fu Mak, codirectora de Stanford FTL, citó los avances en movilidad y aviación, y destacó su participación en una empresa llamada Shield AI, que trabaja en el diseño de vehículos inteligentes para la defensa y otras industrias.
«(Están) estudiando la autonomía para la aviación, desde drones hasta aviones de combate. Tienen una tecnología realmente excelente en lo que respecta a combates aéreos, enjambres… y, en el ámbito del transporte terrestre, por ejemplo, que es donde inicialmente realicé inversiones, en vehículos autónomos».
El panelista Marco Pavone, profesor asociado de Stanford, señaló su entusiasmo por ampliar los límites de la autonomía en diversos proyectos y por la aceleración de los procesos de desarrollo.
También mencionó los modelos de base.
«En primer lugar, el modelo base es un modelo muy popular hoy en día», dijo, intentando describir esta tecnología en detalle. «Para mí, un modelo base es un modelo que ha sido entrenado con conocimientos a escala de Internet… normalmente de forma auto-supervisada. A continuación, puede adaptarse a muchos tipos diferentes. Esta definición es muy amplia. Por lo tanto, hay muchos tipos diferentes de modelos base, como los modelos de generación de vídeo, los modelos base de visión… aquellos modelos que son capaces de producir interfaces visuales similares a las humanas. En otras palabras, son capaces de abordar un problema paso a paso y explicarlo».
Evgeni Gousev, de Qualcomm, dijo que está entusiasmado con los avances en silicio, y citó ejemplos como el programa piloto Snapdragon Ride y el desarrollo de sistemas híbridos de IA.
¿Se estaba quedando atrás Estados Unidos?
La panelista Sampriti Bhattacharyya, que ha trabajado en proyectos como barcos voladores, pintó un panorama bastante sombrío de la competitividad del transporte en Estados Unidos, afirmando que el país ocupa el «puesto número 11» en el sector marítimo y señalando la ausencia de lo que ella denominó «flotas en marcha» y el descenso de la construcción naval en las últimas décadas.
Según señaló, la IA facilita enormemente prácticas que requieren mucha mano de obra, como la construcción naval.
«Tendremos mucha más fabricación en Estados Unidos», afirmó, refiriéndose al impacto de la IA en términos más generales.
Grandes cambios
Más tarde, el grupo habló sobre innovaciones como el uso de datos sintéticos, simulaciones como la creación de gemelos digitales y mejoras en la eficiencia.
«Si pensamos en la IA y sus aplicaciones en el transporte terrestre, si vamos más allá del impacto que tiene en cada vehículo y su automatización, y lo consideramos (de forma más amplia) desde la perspectiva de la red, y cómo se puede utilizar la IA para automatizar las rutas de tráfico, es decir, los efectos más amplios de la red, creo que tiene enormes implicaciones en la sostenibilidad», dijo Fu Mak, sugiriendo que, en este momento, nuestros coches conducidos por humanos permanecen inactivos alrededor del 95% del tiempo. «Por supuesto, creo que hay una pequeña paradoja en cuanto a la eficiencia… Creo que estamos en un momento realmente interesante en lo que se refiere a la energía y la sostenibilidad. En cierto modo, creo que la IA está resolviendo indirectamente nuestra crisis energética, solo por la cantidad de capital que todas estas grandes empresas tecnológicas están invirtiendo ahora en reactores nucleares».
Pavone destacó el trabajo que se está llevando a cabo en el Centro de Movilidad Sostenible de Stanford y repasó diversas facetas de cómo los científicos abordan la IA para el transporte.
«Las cuatro facetas principales en las que nos centramos son la sostenibilidad medioambiental», afirmó. «En términos de electrificación, el tren de potencia, los combustibles alternativos, por ejemplo, el impacto de la aviación en la red energética… luego la infraestructura urbana, es decir, cómo pensamos (sobre) el diseño urbano… la seguridad… y luego la equidad y la sostenibilidad financiera».
Al destacar los principales objetivos en este ámbito, Bhattacharyya sugirió que los vehículos del futuro deberían ser totalmente eléctricos, autónomos y escalables.
«La sostenibilidad debe abordarse de manera holística», añadió Gousev. «Hay que mirar el sistema de forma holística. Una parte del sistema es la eficiencia energética del hardware. Eso es básicamente la potencia, ¿no? Y eso ya está ocurriendo. La otra forma es diseñar un sistema que sea eficiente».
¿Es todo esto cierto ahora que hay más coches autónomos? Yo creo que sí. Es probable que veamos cómo la IA transforma también la defensa y la aviación muy pronto. Y no hay que olvidar sus capacidades en el mar.
