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Charla «Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.» de TED@Intel en español.
Cuando conducimos, entramos en una burbuja de vidrio, cerramos las puertas y apretamos el acelerador, dependiendo de nuestros ojos para guiarnos, aunque solamente podamos ver pocos autos por delante y por detrás de nosotros. Pero, ¿qué tal si los automóviles pudiesen compartir información entre sí, acerca de su posición y velocidad, y utilizar modelos predictivos para calcular las rutas más seguras para todos en el camino? Jennifer Healy imagina un mundo sin accidentes. (Filmado en TED@Intel).
- Autor/a de la charla: Jennifer Healey
- Fecha de grabación: 2013-04-08
- Fecha de publicación: 2013-04-25
- Duración de «Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.»: 540 segundos
Traducción de «Jennifer Healey: si los autos pudiesen hablar, los accidentes podrían evitarse.» en español.
Enfrentémoslo: conducir, es peligroso.
Es una de las cosas en las que no queremos pensar, pero el hecho de que íconos religiosos y amuletos de la suerte estén en tableros alrededor del mundo traiciona el hecho de que sabemos que esto es cierto.
Los accidentes automovilísticos, son la principal causa de muerte en personas entre los 16 y 19 años en EE.UU., principal causa de muerte, y 75 % de estos accidentes no tienen nada que ver con drogas o alcochol.
¿Entonces, qué pasa?
Nadie sabe a ciencia cierta, pero recuerdo mi primer accidente.
Era una joven conductora en la autopista, y había otro auto en frente mío, vi que encendió las luces de frenos y me dije, «Bueno, este tipo está bajando la velocidad, también voy a bajar la velocidad.
Pisé el freno.
Pero, no, el tipo no estaba reduciendo la velocidad.
Se está deteniendo, frenando por completo en medio de la autopista.
¿Iba a pasar de 65 a…cero?
Me paré en el freno.
Sentí el ABS activarse, y que el automóvil seguía en movimiento y que no iba a frenar, y sabía que no iba a frenar, y se activó el airbag, el automóvil estaba destrozado, y por suerte, nadie resultó herido.
Pero no tenía idea que ese automóvil estaba frenando, y creo que podemos hacer algo mejor que eso.
Creo que podemos transformar la experiencia de conducir dejando que nuestros automóviles se comuniquen entre sí.
Quiero que reflexionen un momento acerca de la experiencia actual de conducir.
Suban a su auto.
Cierren la puerta.
Se encuentran en una burbuja de vidrio.
No pueden sentir directamente el mundo a su alrededor.
Están en este cuerpo extendido.
Les corresponde navegarlo por caminos parcialmente visibles, entre otros gigantes de metal, a velocidades sobrehumanas.
¿Bien?
Y lo único que los guía son sus ojos.
Bien, eso es con lo único que cuentan, con un par de ojos que no fueron diseñados para esta tarea, pero luego se les pide que hagan cosas como, si quieren cambiar de carril,
¿qué es lo primero que se les pide que hagan?
Que quiten la vista del camino.
Eso es.
Tienen que dejar de ver por dónde van, girar, verificar su punto ciego, y seguir conduciendo por el camino sin ver por dónde van.
Para Uds.
y todos los demás.
Esta es la manera segura de conducir.
¿Por qué hacemos esto?
Porque tenemos que hacerlo, debemos elegir,
¿miro aquí o miro allá?
¿Qué es más importante?
Y en general, hacemos un muy buen trabajo eligiendo y decidiendo a qué le prestamos atención en la carretera.
Pero, a veces, fallamos.
A veces, precibimos algo mal, o demasiado tarde.
En incontables accidentes, el conductor dice, «No lo vi venir».
Y lo creo.
En serio.
No podemos verlo todo.
Pero la tecnología actual puede ayudarnos a mejorar esto.
En el futuro, con automóviles intercambiando información entre ellos, vamos a poder ver hasta tres autos más adelante y tres autos más atrás, a la derecha y a la izquierda, todo al mismo tiempo, con vista panorámica, realmente vamos a poder ver esos automóviles.
Vamos a poder saber la velocidad del auto que tenemos delante, saber cuán rápidamente el tipo está frenando.
Si el tipo está frenando a cero, lo sabré.
Y con cálculos, algoritmos y modelos predictivos, vamos a poder predecir el futuro.
Pueden pensar que es imposible.
¿Cómo puede predecirse el futuro?
Es muy difícil.
Pero no.
En el caso de los automóviles, no es imposible.
Los autos son objetos tridimensionales que tienen una velocidad y posición fija.
Se desplazan por caminos.
A veces se desplazan en rutas pre prublicadas.
No es realmente difícil hacer predicciones razonables acerca de dónde un auto va a estar en el futuro cercano.
Incluso si están dentro de su auto y pasa un motociclista, ¡fiuuuummm! a 85 millas por hora, cambiando de carriles.
Sé que han pasado por esto, ese tipo simplemente no «salió de la nada».
Lo más probable es que ya estuviera en la carretera durante la última media hora.
(Risas)
¿Cierto?
Quiero decir, alguien lo vio.
Diez, 20, 30 millas atrás, alguien vio a este tipo, y tan pronto como un auto ve al motociclista y lo incorpora al mapa, está en el mapa…
posición, velocidad, se puede decir que continuará su trayecto a 85 millas por hora.
Uds.
lo sabrán, porque su auto lo sabrá, porque ese otro auto se lo habrá susurrado, algo así como, «por cierto, en cinco minutos, pasa un motociclista, cuidado».
Pueden hacer predicciones razonables acerca del comportamiento de los autos.
Quiero decir, son objetos newtonianos.
Lo cual es algo muy bueno.
¿Pero cómo llegamos allí?
Podemos empezar con algo tan sencillo como compartir la información de nuestra posición entre vehículos, simplemente compartiendo el GPS.
Si tengo un GPS y una cámara en mi auto, tengo una idea bastante precisa de dónde estoy y a qué velocidad me desplazo.
Con visión de computadora, puedo calcular dónde están los vehículos a mi alrededor, más o menos, y hacia dónde van.
Y lo mismo para otros autos.
Pueden tener una idea precisa de dónde están, y al menos una vaga idea de dónde están los demás autos.
¿Qué pasa si dos automóviles pudiesen compartir esa información, si pudiesen hablarse?
Se los diré.
Ambos modelos mejoran.
Todos ganan.
El profesor Bob Wang y su equipo han creado simulaciones computarizadas de lo que ocurre cuando se combinan cálculos aproximados, incluso con poco tráfico, cuando los autos solo comparten información GPS, y hemos llevado esta investigación de simulación por computación y hacia un banco de pruebas robóticas que tienen los sensores reales que los autos tienen actualmente, en estos robots: cámaras estéreo, GPS, y los telémetros láser bidimensionales que son comunes en los sistemas de respaldo.
También incluimos una radio de comunicación de corto alcance, y los robots hablan entre sí.
Cuando estos robots se acercan, rastrean la posición del otro de manera precisa y pueden evitarse.
Ahora agregamos más y más robots a la ecuación, y hemos encontrado algunos problemas.
Uno de ellos, es que cuando hay demasiada charla, es difícil procesar todos los paquetes de información, entonces se debe priorizar, y allí es cuando nos ayuda el modelo predictivo.
Si todos sus autos robots están rastreando las trayectorias predecidas, no se presta demasiada atención a esos paquetes.
Se da prioridad al que parece estar saliéndose un poco de su curso.
Este tipo podría ser un problema.
Y se puede predecir la trayectoria nueva.
Así que no solo se sabe que está cambiando su curso, también se sabe cómo.
Y se sabe a qué conductor advertir para que se quite del camino.
Y quisimos saber:
¿cómo podemos alertar mejor a todos?
¿Cómo pueden los autos susurrarse: «Necesitas quitarte del camino»?
Bien, depende de dos cuestiones: una, es la capacidad del auto, y la otra, la capacidad del conductor.
Si alguien tiene un auto muy bueno, pero está hablando por teléfono, o ya saben, haciendo otra cosa, probablemente no esté en la mejor posición para reaccionar ante una emergencia.
Así que comenzamos una línea de investigación adicional enfocándonos en los conductores.
Y ahora, utilizando una serie de tres cámaras, podemos detectar si un conductor está mirando hacia adelante, hacia otro lado, hacia arriba, si está al teléfono, o tomando una taza de café.
Podemos predecir el accidente y podemos predecir, quiénes, qué autos, están en la mejor posición para quitarse del camino y así calcular la ruta más segura para todos.
Fundamentalmente, este tipo de tecnología existe hoy.
Creo que el mayor problema que enfrentamos, es nuestra voluntad para compartir nuestra información.
Creo que hay una noción muy desconcertante, esta idea de que nuestros autos van a estar observándonos, hablando de nosotros con otros autos, que vamos a desplazarnos por la ruta en un mar de cotilleo.
Pero creo que puede hacerse de un modo que proteja nuestra privacidad, tal y como ahora, cuando miro su auto desde afuera, realmente no sé nada de usted.
Si miro la matrícula de su vehículo, realmente no sé quién es usted.
Creo que nuestros autos pueden hablar de nosotros a nuestra espalda.
(Risas)
Y creo que eso será algo estupendo.
Quiero que reflexionen por un momento si realmente no quieren que el adolescente distraído detrás de ustedes sepa que están frenando, que están frenando por completo.
Compartiendo nuestra información, voluntariamente, podemos hacer lo que es mejor para todos.
Así que dejen que su auto hable de ustedes.
Eso hará mucho más seguras nuestras calles.
Gracias.
(Aplausos)
https://www.ted.com/talks/jennifer_healey_if_cars_could_talk_accidents_might_be_avoidable/