La inteligencia artificial (IA) ha emergido con mucha fuerza en la industria automotriz, especialmente en la conducción vehicular. A nivel global, el mercado de IA en automoción fue valorado en 3.900 millones de dólares en 2023, y se proyecta que alcance los 33.900 millones de dólares para 2032 [1].
Las aplicaciones usadas en los vehículos que usan IA, están aplicadas en los sistemas de conducción autónoma, utilizan gran variedad de sensores, cámaras, radares y algoritmos de aprendizaje automático, con la finalidad de interpretar el entorno y tomar decisiones en tiempo real, esta tecnología permite al vehículo mantenerse dentro del de carril de la carretera, control de crucero adaptativo y frenado automático de emergencia [2].
En México, aunque la adopción de vehículos autónomos aún se encuentra en fases iniciales, se han realizado pruebas piloto en zonas específicas. Sin embargo, desafíos como la infraestructura vial y la falta de legislación clara han limitado su implementación a gran escala [3].
A nivel mundial, se espera que el mercado de automóviles autónomos alcance los 41.100 millones de dólares en 2024, con una proyección de crecimiento hasta los 114.540 millones de dólares en 2029 [4].
El costo de los vehículos con capacidades autónomas varía según el nivel de autonomía y las tecnologías incorporadas. Modelos con funciones básicas de asistencia al conductor pueden costar entre 3, mil y 50 mil dólares, mientras que vehículos con niveles de autonomía más avanzados pueden superar los 100 mil dólares [2].
Varias marcas líderes han incorporado tecnologías de IA en sus vehículos por ejemplo: Tesla Implementa sistemas de conducción asistida llamados Autopilot y Full Self-Driving (FSD). Autopilot ofrece asistencia en el mantenimiento de carril, control de velocidad y distancia, mientras que FSD añade funciones avanzadas como reconocimiento de semáforos, cambios de carril automáticos y navegación autónoma por ciudad, aunque siempre bajo supervisión humana (SAE Nivel 2) [2].
Waymo: Ofrece un servicio de taxis autónomos en Estados Unidos, principalmente en Phoenix, Arizona. Los vehículos operan sin conductor humano, aunque inicialmente pueden contar con un supervisor de seguridad en el asiento delantero [3]
Cruise (GM): Realiza pruebas de vehículos autónomos en las calles de San Francisco, con permisos para operar sin conductor humano en ciertas áreas y horarios. Cruise ha desarrollado flotas de vehículos eléctricos y autónomos para uso público [4].
Nissan: Utiliza su sistema ProPilot es un conjunto de funciones de asistencia al conductor para su uso en autopistas. Funciona manteniendo la distancia con el vehículo de adelante, centra el vehículo en el carril y asiste en frenado y aceleración, permitiendo incluso conducción “hands-off” (manos fuera) en ciertas condiciones, aunque siempre bajo supervisión del conductor [5].
Mercedes-Benz: Usa su sistema Drive Pilot, disponible en el modelo S-Class, es uno de los primeros en recibir aprobación regulatoria para operar en condiciones de Nivel 3 de autonomía. Permite que el conductor quite las manos del volante y los pies de los pedales en ciertas situaciones de tráfico lento en autopistas, pero el conductor debe estar listo para retomar el control si el sistema lo solicita [6].
Volvo: Su sistema Pilot Assist combina el control de velocidad y el mantenimiento de carril, el conductor debe mantener las manos en el volante y está pensado para aliviar la fatiga en viajes largos o tráfico denso, pero no es totalmente autónomo [7].
Honda: En Japón, Honda ofrece el sistema Honda Sensing Élite, que ha recibido certificación para funcionar en condiciones de Nivel 3 de autonomía en ciertas situaciones, permitiendo al conductor realizar otras actividades mientras el sistema maneja el vehículo en tráfico pesado, aunque el conductor debe estar listo para intervenir si es necesario.
En Zacatecas, la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), investigadores de las áreas de ingeniería y ciencias aplicadas han desarrollado proyectos centrados en algoritmos de aprendizaje automático para la toma de decisiones autónomas, reconocimiento de patrones en tránsito urbano, y simulación de sensores vehiculares. Además, han abordado temas éticos y regulatorios sobre la implementación de vehículos autónomos en México, lo que fortalece las capacidades locales de investigación y desarrollo en este campo estratégico.
¿Pero cómo funciona la inteligencia artificial en los automóviles? La arquitectura tecnológica de los vehículos autónomos se fundamenta en tres pilares esenciales: percepción, planificación y control, la percepción se realiza mediante una variedad de sensores avanzados, como cámaras de alta definición, radares, LIDAR y sensores ultrasónicos, que capturan el entorno en tiempo real [8]. Estos sensores generan un flujo masivo de datos que son interpretados por redes neuronales convolucionales (CNN), permitiendo detectar y clasificar objetos, identificar señales de tránsito, reconocer peatones y anticipar situaciones de riesgo en milisegundos [9].
Para ubicarse con precisión en entornos complejos, los vehículos autónomos combinan sistemas de posicionamiento global (GPS) con algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), lo que les permite construir y actualizar mapas tridimensionales en tiempo real, incluso en entornos desconocidos. Además, estos sistemas se apoyan en sensores inerciales y otros dispositivos redundantes para garantizar la precisión y seguridad en la navegación.[10] Es importante saber que los nuevos vehículos autónomos recopilan grandes volúmenes de datos que son utilizados para entrenar y mejorar los modelos de IA a través de técnicas de aprendizaje, actualizando los algoritmos.
Finalmente todo el procesamiento en tiempo real de toda esta información que es vital para no chocar contra un objeto en la carretera se hace a través de hardware especializado y de alto rendimiento como NVIDIA Drive AGX Pegasus y Snapdragon Ride de Qualcomm, que integran unidades de procesamiento gráfico (GPU) y de tensor (TPU) para garantizar la rapidez y eficiencia en la toma de decisiones[11].
La inteligencia artificial está redefiniendo la conducción vehicular, mejorando la seguridad, eficiencia y experiencia del usuario. Aunque México enfrenta retos, el impulso de la academia, como lo demuestra la UAZ, y la industria automotriz mundial, posicionan a la IA como el eje del futuro del transporte.
Referencias
[1] IMARC Group, «Automotive Artificial Intelligence Market,» 2023. https://www.imarcgroup.com/automotive-artificial-intelligence-market
[2] Algoritmos, “Vehículos autónomos: el futuro del transporte,” 2024: https://alveritmos.com/vehiculos-autonomos
[3] Waymo One: First US self-driving taxi service launches, 2018 https://www.yolegroup.com/industry-news/waymo-one-first-us-self-driving-taxi-service-launches/
[4] Cruise can now test driverless vehicles on the streets of San Francisco. 2020. https://techcrunch.com/2020/10/15/cruise-can-now-test-driverless-vehicles-on-the-streets-of-san-francisco/
[5] Advanced driver-assistance features ProPILOT. 2024. https://www.nissan-global.com/EN/INNOVATION/TECHNOLOGY/VEHICLE_INTELLIGENCE/PROPILOT/
[6] Going Hands-Free With Mercedes’ Drive Pilot Promises a More Relaxed Future. 2020. https://www.cnet.com/roadshow/news/mercedes-benz-s-class-drive-pilot-level-3-hands-free-tech-preview/
[7] What Is Volvo’s Pilot Assist System?. 2023. https://www.capitalone.com/cars/learn/finding-the-right-car/what-is-volvos-pilot-assist-system/2297
[8] C. Badue et al., «Self-Driving Cars: A Survey,» Expert Systems with Applications, vol. 165, 2021, Art. no. 113816. https://www.sernauto.es/blog/la-inteligencia-artificial-en-el-sector-automocion-una-revolucion-en-marcha/
[9] Detección de objetos para navegación de vehículos autónomos basada en visión. 2022. http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/6809
[10] Una aproximación general al desarrollo de los coches autónomos. 2021.
https://www.redalyc.org/journal/924/92469371015/html/
[11] Entendiendo TPUs vs GPUs en IA: Guía completa. 2024. https://www.datacamp.com/es/blog/tpu-vs-gpu-ai
Dr. en S.C. Luis Fernando Araiz Morales
Director de Innovación y Desarrollo Regional del COZCyT
