Autos autónomos: la tendencia que viene

Autos autónomos: la tendencia que viene

¿Cuán próximo está el momento en que haya vehículos autónomos recorriendo las calles de México?

Imagínelo. Una mañana, por medio de una aplicación de transporte privado, usted solicita un taxi, el cual llega luego de unos minutos. Lo ve aproximarse por la calle, es un vehículo silencioso que al detectar a su cliente abre la puerta y lo invita a entrar. Usted ingresa, se acomoda, revisa los pendientes del día y al mirar afuera por las grandes ventanas puede distinguir que otros vehículos semejantes comparten el rumbo. Es un viaje sin mayores sobresaltos, no se escuchan bocinazos, mentadas, chirriar de frenos. Durante el viaje ningún taxista le hace plática, tampoco hay volante, palancas o pedales a la vista. Acaso, si usted lo solicita, se activa el aire acondicionado, alguna estación de radio o música. Al final del recorrido previamente asignado, el auto con suavidad se detiene, usted se apea y la unidad se aleja emitiendo apenas un ligero zumbido eléctrico.

Eso, por más futurista que parezca, está cerca de ocurrir en algunos lugares de nuestro planeta.

Pero no sólo son ganas de progresar tecnológicamente. La Organización Mundial de la Salud revela que al año hay 1.35 millones de muertes y unos 50 millones de lesionados por accidentes viales Y de esos casos, 95% son causados por errores humanos.

Esa altísima tasa, sumada a otros muchos factores económicos han sido el aliciente necesario para que grandes empresas y universidades vinculadas con la industria automotriz pero sobre todo aquellas relacionadas con inteligencia artificial (IA), big data, aprendizaje machine-to-machine o e-learning, inviertan grandes recursos y equipos en el desarrollo y crecimiento de los niveles de conducción autónoma.

Autónomos de grandes armadores, pero…

Si bien algunos países han dado pasos firmes para ver en sus calles vehículos sin conductores humanos, eso está lejos de suceder en México. Pertenecer a la elite de naciones que cubren poco a poco los numerosos requisitos para poder pensar en transporte terrestre autónomo, léase coches o camiones de carga, ameritaría concentrar voluntades y recursos en muy diversas áreas.

Singapur, Holanda y Estados Unidos, además de los nórdicos Noruega, Finlandia y Suecia encabezan la lista. México ocupa el lugar 28 de 30 posibles, un rezago que se da en múltiples frentes, lo cual no deja de sorprender al ser vecino de la potencia estadounidense que tiene un enorme desarrollo en este campo, y de ser socio de otro país que está en los lugares punteros, Canadá.

Entonces ¿qué pasa, por qué el rezago en VA? Ignacio García de Presno, socio de Infraestructura y Grupo Global de KPMG en México, encuentra varias claves. Una es la ausencia de una legislación federal, estatal o municipal que permita el desarrollo de pruebas, aspecto elemental en caso de incidentes. Otro freno es la falta de atención a la innovación en general pero sobre todo a la investigación en energías limpias. Es claro que a nivel federal la apuesta va más hacia las energías fósiles. Además, el país requiere de mayor atención a la investigación de inteligencia artificial y campos afines.

Los monstruos en  VA

Las empresas que despuntan en el campo de los VA son, principalmente, tecnológicas. Google a través de su matriz Alphabet y la subsidiaria Waymo sobresale y tiene ahora mismo un acuerdo para conectar con estos vehículos ciudades de Michigan –Detroit y Ann Harbor–, y realiza otras pruebas en Arizona. También Ford y la Universidad de Michigan instalaron un campo para probar el Fusion Hybrid Autonomous Research, mientras que Apple y Tesla investigan prototipos con alta tecnología.

Empresas más ligadas con lo automotriz tradicional hacen sus apuestas, ahí está Audi, la asociación entre BMW y Mercedes-Benz, las de marcas como Nissan, Volvo, Lexus, Land Rover, Jaguar o Hyundai. Ninguna debe ser menospreciada.

“Hay dos diferentes enfoques tecnológicos en los VA”, informa el director de Innovación del Cluster Automotriz de Nuevo León, Ricardo Apaez, que busca ofrecer soluciones a la industria en este y otros campos. “Un enfoque es el que sigue Tesla, basado en IA y visión artificial; usa cámaras de todos los vehículos Tesla que están rodando en el mundo y con ellos hace machine learning y va aprendiendo de los entornos en los que transitan”.

Por otro lado está Google, cuyo sistema se basa en muchos sensores de corto y largo alcance y dispositivos que permiten determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto, y otros tantos que recopilan y procesan datos para tomar decisiones.

Por José Ramón Huerta