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Coches autónomos: una montaña de datos

Casi todos los pronósticos apuntan a que en 2020, coincidiendo con la celebración de los Juegos Olímpicos de Japón, llegarán los primeros modelos comerciales de coches autónomos.

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coches autónomos

De la ciencia ficción a nuestras carreteras en cuestión de pocos años. No ha pasado tanto tiempo desde que El Coche Fantástico (KITT) nos dejaba con la boca abierta, y ahora estemos hablando, casi a diario, del futuro cada vez más cercano en el que, tras sentarnos frente al volante, podremos ojear el periódico o dar una cabezada, mientras que el propio vehículo se encarga de llevarnos hasta el destino deseado.

Casi todos los pronósticos apuntan a que en 2020, coincidiendo con la celebración de los Juegos Olímpicos de Japón, llegarán los primeros modelos comerciales de este tipo de coches, y que a medio plazo se convertirán en la opción preferida para una gran parte de los usuarios.

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Aunque al hablar de coches autónomos todos pensamos casi exclusivamente en esas funciones en sí mismas, no pensamos en todo lo que subyace a un desarrollo tan complejo. Kathy Winter, vicepresidenta y responsable general de la división Automated Driving Solutions de Intel, dedica hoy un muy interesante artículo a analizar uno de los aspectos fundamentales de esta revolución que está por llegar, los datos, el gigantesco volumen de información que se van a gestionar y generar en tiempo real, y de los que depende de manera muy directa tanto la seguridad de los sistemas, como sus avances y mejoras en todos los campos.

Pero, ¿de qué volumen de datos estamos hablando? Winter resume un segundo de datos con los siguientes números:

Imágenes generadas por las cámaras: 20-40 megabytes.

Datos obtenidos por radares: 10-100 kilobytes.

Datos obtenidos mediante sonar: 10-100 kilobytes.

GPS: 50 kilobytes.

LIDAR (mediciones mediante láser): 10-70 megabytes.

Para darle a estos números una dimensión más perceptible, Winter se fija en una cifra: 4 terabytes. ¿Y qué es ese número? Pues nada más y nada menos que el volumen de datos que se calcula que generará un coche autónomo en, aproximadamente, una hora y media de conducción, es decir, la media de conducción diaria de un ciudadano medio. Y ahora, si queremos ponerlo en contexto, se espera que, en 2020, ese sea el mismo volumen de información generada al día por 3.000 usuarios activos de Internet.

El desafío de procesar la información

Lo verdaderamente interesante no es que se genere ese enorme volumen de información, la verdadera clave, y el desafío, se encuentra en crear los sistemas capaces de procesarla y convertirla en datos útiles que puedan emplearse, por ejemplo, para hacer que los sistemas de seguridad sean cada día mejores y, de esa manera, prevenir accidentes, mejorar el confort para los usuarios en los viajes, optimizar al máximo la eficiencia en el consumo, etcétera. Es decir, hacer que unos sistemas que, cuando lleguen al mercado ya tendrán un nivel muy alto, mantengan una constante evolución.

Intel es una compañía que ha puesto su foco en los datos, y por lo tanto las posibilidades y las necesidades relacionadas con la gestión del enorme volumen de información se ajustan perfectamente a sus objetivos. Así, Winter confirm que el objetivo que ellos se han marcado para 2021, y en colaboración con todos sus partners, es tener preparados todos los sistemas necesarios para almacenar, gestionar y procesar ese enorme volumen de información, que dividen en tres grandes grupos:

Información técnica

Esta es la información obtenida por los múltiples sensores de cada vehículo, y que son los responsables de que la circulación se adapte a la vía, al entorno y a las circunstancias. Desde asegurarse de que el coche se mantiene en el carril correcto, hasta comprobar que se ha cerrado un semáforo o que un peatón ha irrumpido súbitamente en la calzada. La suma de toda la información de este tipo generada por muchos coches, subida y procesada en la nube, producirá muchísima inteligencia.

Información del entorno

Si todos los coches que circulan por una calle en concreto van a una velocidad inferior a la habitual en esa vía, sabremos que hay un atasco o algún otro elemento que dificulta la circulación. Y gracias a dicha información, los sistemas del resto de vehículos pueden saber que deben evitar esa calle para no verse atrapados en el mismo atasco.

Información del usuario

¿Qué emisora de radio sueles escuchar? ¿Paras todos los días frente a tu cafetería favorita para empezar el día con tu dosis de cafeína? A medida que el vehículo aprenda más sobre los hábitos de su propietario será capaz de adaptarse mejor a sus gustos y preferencias. Un servicio lo más personalizado posible.

El equipo de profesionales de MCPRO se encarga de publicar diariamente la información que interesa al sector profesional TI.

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