El potencial no aprovechado de las máquinas que piensan por sí mismas es una perspectiva enormemente emocionante en el universo de la movilidad inteligente.
Inteligencia Artificial (IA) y movilidad inteligente , según un artículo publicado por Intertraffic la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) tienen una influencia cada vez mayor en la movilidad. Este mismo señala un importante cuestionamiento “¿es posible acelerar la transición de la movilidad sin la ayuda de la IA? En esta función, nos enfocamos en algunas capacidades sin explotar de AI en movilidad inteligente que no permanecerán sin explotar por mucho tiempo”.
Inteligencia artificial, verdadera promesa
Para Keith McCabe, director ejecutivo de Simplifai Systems, con sede en Huddersfield, Reino Unido, el potencial no aprovechado de las máquinas que piensan por sí mismas es una perspectiva enormemente emocionante en el universo de la movilidad inteligente.
IA: gestionar, analizar, actuar
McCabe cree que una vez que salgamos de los efectos continuos de la pandemia por Covid-19, se revelará cuánto cambio de paradigma de movilidad hemos vivido.
“La forma en que veo que se desarrollan las cosas después de la pandemia y en un período de transición es que estaremos al comienzo de un nuevo tipo de problema de gestión de viajes. Luego, comenzaremos a unir tendencias, observando los patrones de datos más grandes y cómo esos patrones de datos pueden analizarse, usarse y administrarse en tiempo real”.
Hablando de datos, McCabe es efusivo en su creencia de que las capacidades de AI en esa esfera están configuradas para impulsar el sector CAV más y más rápido.
“Si vamos a tener una discusión sobre cómo la IA puede dar un salto adelante, debemos analizar su uso en vehículos conectados y autónomos. Los CAV recopilan petabytes (1015 bytes) de datos sobre el mundo que los rodea a diario, la mayoría de los cuales se desechan o apenas se analizan, excepto en el instante en que se recopilan. Sin embargo, si puede analizar un poco más con eso, podemos comprender mucho mejor la red de carreteras o las otras redes en las que se utilizan los vehículos conectados y autónomos. Cuanto más podamos interpretar esos datos, mejor comprensión tendremos de esas redes. Básicamente se trata de tomar esa gran cantidad de datos y convertirlos en cosas que se pueden usar para otras cosas, y llegar a acuerdos con las organizaciones que recopilan esas grandes cantidades de datos para ver cómo se puede usar esa información. Porque eso, desde la perspectiva de los datos, nos brinda una comprensión mucho más rica del mundo que nos rodea”.
Máquinas, avance
La pausa global provocada por la pandemia, muy posiblemente, ha permitido que el sector de la IA avance a un ritmo mayor de lo que podría haberlo hecho en tiempos “normales”, entonces, ¿cómo ve McCabe los próximos años, desde una perspectiva artificialmente inteligente? ¿Y desde su punto de vista?
“Comenzaré con algo como análisis de video, como solía llamarse, o reconocimiento de imágenes, como se llama ahora, y citaré un ejemplo del transporte y tal vez un ejemplo diferente de la pandemia. Entonces, desde la perspectiva del transporte, lo que ha sido bueno con los avances en el reconocimiento de imágenes es que muchas ciudades han podido implementar sistemas en los que pueden ver personas y bicicletas y comprender mucho mejor cómo han cambiado sus movimientos. A través del reconocimiento de imágenes que se ha implementado en varias ciudades y se ha superpuesto en la parte superior de algunos de sus sistemas de CCTV que tienen, lo que significa que en realidad sabemos que ha cambiado sin ese software y sin poder detectarlo. Habría sido todo anecdótico, así que es un gran paso adelante, porque significa que sabemos que ha cambiado. Y sabemos que ha subido y bajado. Y ahora sabemos que es necesario gestionarlo mejor”.
Metas alcanzables
Uno de los temas que Intertraffic ha retomado regularmente durante los últimos dos años ha sido la calidad del aire, la sustentabilidad y las cuestiones ambientales. Simplifai Systems se basó en la implementación de IA en escenarios de gestión del tráfico para reducir las emisiones del tráfico inactivo y, posteriormente, mejorar la calidad del aire. Como explica McCabe, sistemas como estos pueden mejorar la calidad de vida en las ciudades que tienen la solución.
“En los últimos 20 años, si observa las cosas que han mejorado, generalmente han sido las cosas que se gestionan y las cosas que se miden, en gran parte porque el control de cosas como la calidad del aire ahora se ha vuelto mucho más fácil. Debido a la cantidad de sensores que puede implementar, la recopilación de datos en tiempo real se ha vuelto más fácil. Puede obtener una comprensión espacial mucho mejor de lo que está sucediendo. Si luego puede hacer cálculos de varios escenarios y convertirlos en emisiones, puede convertir la calidad del aire, o específicamente, el logro del cero neto en un objetivo operativo real. Si tiene algún tipo de sistema de IA centrado en objetivos, tiene el potencial de administrar los resultados, para lograr objetivos, como mejorar la calidad del aire y lograr el cero neto”.
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Medir, visualizar, gestionar
“Ahora podemos utilizar los datos que antes no estaban disponibles. Para obtener una mejor comprensión, utilizamos los cálculos de emisiones que ahora son mucho más refinados que nunca. Y utilícelos como datos de objetivos operativos que se incluyen en el establecimiento de objetivos operativos. Si no puede medirlo o visualizarlo, es poco probable que pueda administrarlo. Sin embargo, si puede medirlo y visualizarlo, es probable que lo maneje. La voluntad y el deseo de mejorar la calidad del aire y reducir las emisiones de carbono definitivamente existen. Esto ocupa un lugar muy alto en la agenda política y lo ha hecho durante bastante tiempo. Lo que ha faltado es esa capacidad de convertirlo en en tiempo real. Creo que es algo con lo que la industria de la energía ha tenido cierto éxito, decir que se puede tener energía con cero emisiones de carbono, o energía sin cero emisiones de carbono, y manejar cosas así. Y les diremos si podemos hacer lo mismo en el sector del transporte; entonces pueden ver que con las entregas a domicilio como un ejemplo perfecto, pueden tener la entrega a domicilio con cero emisiones de carbono”.
Fuente: Intertraffic
