{"id":80167,"date":"2017-03-20T11:27:11","date_gmt":"2017-03-20T10:27:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=80167"},"modified":"2018-01-09T18:54:26","modified_gmt":"2018-01-09T17:54:26","slug":"el-papel-de-los-proveedores-tecnologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/80167\/el-papel-de-los-proveedores-tecnologicos\/","title":{"rendered":"El papel de los proveedores tecnol\u00f3gicos"},"content":{"rendered":"

Google<\/strong> tambi\u00e9n trabaja activamente en materia de movilidad aut\u00f3noma. Concretamente, ha creado un tipo de veh\u00edculo cuyos sensores y softwares est\u00e1n dise\u00f1ados para detectar peatones, ciclistas, veh\u00edculos o trabajos de carretera desde una distancia mayor de hasta dos campos de f\u00fatbol en todas las direcciones. Adem\u00e1s, estos veh\u00edculos pueden adaptarse a cambios inesperados como carriles cerrados o responder a se\u00f1alizaciones complejas.<\/p>\n

Actualmente, tienen dos tipos de veh\u00edculos y est\u00e1n trabajando con el objetivo de a\u00f1adir pr\u00f3ximamente 100 nuevos Chrysler Pacifica Hybrid a su flota. Por ahora, tienen conductores de prueba detr\u00e1s del volante que proporcionan informaci\u00f3n al equipo de ingenier\u00eda sobre c\u00f3mo conducen los veh\u00edculos.<\/p>\n

Aun as\u00ed, la historia de Google en materia de movilidad aut\u00f3noma se inici\u00f3 en 2009, cuando se propusieron el desaf\u00edo de conducir de manera totalmente aut\u00f3noma m\u00e1s de diez rutas ininterrumpidas de 100 millas con sus veh\u00edculos Toyota Prius. En 2012 a\u00f1adieron el Lexus RX450h y continuaron con la auto-conducci\u00f3n en autopistas con controladores de prueba. Para ello, invitaron a algunos empleados de Google a utilizar sus coches para viajes de trabajo y de fin de semana.<\/p>\n

\"google\"<\/a>
Google<\/figcaption><\/figure>\n

Ese mismo a\u00f1o, probaron la movilidad aut\u00f3noma en ciudad, donde siempre hay m\u00e1s obst\u00e1culos inesperados como peatones, ciclistas… Steve Mahan, del Centro de Ciegos del Valle de Santa Clara, realiz\u00f3 su primer paseo de prueba en el asiento del conductor, acompa\u00f1ado por un conductor de prueba.<\/p>\n

En 2014 se dise\u00f1\u00f3 un nuevo prototipo de veh\u00edculo con sensores personalizados, computadoras, direcci\u00f3n y frenado, pero sin volantes ni pedales. Un a\u00f1o m\u00e1s tarde, este prototipo se incorpor\u00f3 a la circulaci\u00f3n, uni\u00e9ndose la flota Lexus en las calles de Mountain View (California) y Austin (Texas).<\/p>\n

En 2015 tuvo lugar el primer paseo totalmente autodirigido del mundo en las v\u00edas p\u00fablicas. Steve Mahan se uni\u00f3 al viaje, pero en este caso se mont\u00f3 solo en un veh\u00edculo sin volante, sin pedales, ni conductor en las carreteras p\u00fablicas de Austin. Finalmente, en 2016 empezaron a probar la movilidad aut\u00f3noma en Phoenix (Arizona). Adem\u00e1s, ese mismo a\u00f1o, el proyecto \u2018The Google self-driving car\u2019 se convirti\u00f3 en Waymo, una empresa independiente de tecnolog\u00eda de auto-conducci\u00f3n con el fin de hacer m\u00e1s f\u00e1cil y segura la conducci\u00f3n.<\/p>\n

Casi cualquier aspecto del mundo automovil\u00edstico se est\u00e1 transformando por la tecnolog\u00eda e IBM<\/strong> tiene mucho que decir. Seg\u00fan un estudio del IBM Institute of Business Value, \u2018Una nueva relaci\u00f3n – personas y autom\u00f3viles\u2019, los veh\u00edculos se est\u00e1n convirtiendo en parte del Internet de las Cosas (IoT), ya que las nuevas opciones de movilidad est\u00e1n transformando la vida y las expectativas de los consumidores. Los coches de hoy en d\u00eda est\u00e1n pasando de ser un medio de transporte a ser un nuevo tipo de centro de datos en movimiento con sensores a bordo y ordenadores que captan informaci\u00f3n sobre el coche, el conductor, los pasajeros y el entorno, en tiempo real. Al mismo tiempo, las interfaces de conversaci\u00f3n est\u00e1n permitiendo a los conductores interactuar con sus veh\u00edculos de forma m\u00e1s natural. Si a esto a\u00f1adimos las capacidades cognitivas, los autom\u00f3viles pueden llegar a conocer mejor a los conductores y personalizar la experiencia.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda cognitiva de IBM, cuyo m\u00e1ximo exponente es IBM Watson, es capaz de entender el lenguaje natural -con su riqueza de matices y giros-, puede responder a preguntas complejas en pocos segundos gracias a su avanzada capacidad de an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos y aprende de cada experiencia e interacci\u00f3n.<\/p>\n

La plataforma IBM IoT for Automotive extiende la capacidad y potencia de la tecnolog\u00eda cognitiva a los coches conectados, recogiendo datos de sensores y sistemas para mejorar la experiencia de conducci\u00f3n. Las capacidades de aprendizaje de IBM Watson permiten que los sistemas de los coches puedan aprender de las preferencias, necesidades y h\u00e1bitos a la hora de conducir, para de este modo personalizar la experiencia de conducci\u00f3n y mejorar los niveles de confort y seguridad.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda est\u00e1 trabajando con una serie de empresas para llevar la potencia y capacidad de Watson al veh\u00edculo, utilizando datos para ofrecer experiencias altamente personalizadas y recomendaciones. Es por ejemplo el caso de General Motors, que ha utilizado Watson para crear OnStar Go, la primera plataforma m\u00f3vil cognitiva de la industria que ofrecer\u00e1 a los conductores la posibilidad de aprovechar al m\u00e1ximo el tiempo que pasan en el coche.<\/p>\n

\"IBM\"<\/a>
IBM<\/figcaption><\/figure>\n

Panasonic, por su parte, est\u00e1 impulsando las capacidades cognitivas de Watson, incluyendo el procesado y comprensi\u00f3n del lenguaje natural para responder a cuestiones y dar recomendaciones en ruta.<\/p>\n

En el caso de Local Motors, la compa\u00f1\u00eda ha lanzado el primer veh\u00edculo aut\u00f3nomo, Olli,\u00a0 un minib\u00fas aut\u00f3nomo, impreso en 3D, que integra adem\u00e1s las capacidades de IBM Watson para automoci\u00f3n. Se trata de una soluci\u00f3n segura y sostenible para la movilidad en las ciudades que posibilita la interacci\u00f3n directa con usuarios gracias a su inteligencia cognitiva sobre temas relacionados con la ruta o posibles recomendaciones en el lugar de destino.<\/p>\n

Por su parte, IBM colabora con el Grupo BMW, del que hablamos al principio del reportaje, con el fin de explorar conjuntamente las capacidades cognitivas de IBM Watson para personalizar la experiencia de conducci\u00f3n y crear sistemas de apoyo al conductor mucho m\u00e1s intuitivos en los coches del futuro.<\/p>\n

Adem\u00e1s, Honda R&D se apoya tambi\u00e9n en la tecnolog\u00eda de IBM Watson IoT para la toma de decisiones en tiempo real durante carreras de F\u00f3rmula 1. Los investigadores de la empresa automovil\u00edstica analizan los datos recogidos por los m\u00e1s de 160 sensores instalados en los monoplazas, con el objetivo de mejorar el rendimiento del piloto, as\u00ed como la eficiencia del combustible, posibles ajustes de velocidad o paradas en boxes.<\/p>\n

Y, finalmente, Peugeot tiene un acuerdo con IBM con el fin de ayudar a varias industrias en el \u00e1mbito de Internet of Things para analizar datos y ofrecer nuevos servicios en los veh\u00edculos conectados.<\/p>\n

Otra compa\u00f1\u00eda que tambi\u00e9n est\u00e1 desarrollando importantes avances es Indra<\/strong>, que lidera AUTOCITS, uno de los primeros proyectos que va a probar la conducci\u00f3n aut\u00f3noma en las carreteras europeas. Las tres ciudades donde se pondr\u00e1 en marcha este proyecto ser\u00e1n Lisboa, Madrid y Par\u00eds. Concretamente, las pruebas se desarrollar\u00e1n en el carril Bus-VAO que conecta con la v\u00eda de circunvalaci\u00f3n M-30, en Madrid; en la autopista A-4 a las afueras de Par\u00eds; y en las Avenidas Marginal y Brasilia, dos v\u00edas importantes que conectan la ciudad de Lisboa con la autopista A-36 y otras infraestructuras de transporte, como barco y ferrocarril. En cada uno de estos pilotos se van a desplegar servicios cooperativos que tecnol\u00f3gicamente ya son posibles hoy en d\u00eda (denominados servicios \u2018Day 1\u2019), gracias a otros proyectos de I+D+i previos.<\/p>\n

Por ejemplo, en el caso de Madrid est\u00e1 previsto probar el env\u00edo directo de informaci\u00f3n desde el centro de control a los veh\u00edculos (I2V) para notificar puntos potencialmente peligrosos, como obras viales, presencia de un veh\u00edculo de emergencia, lento o estacionado, as\u00ed como alertas por condiciones meteorol\u00f3gicas. Asimismo, en Lisboa, se notificar\u00e1 informaci\u00f3n similar con advertencias y ubicaciones peligrosas, pero utilizando la comunicaci\u00f3n V2X entre el veh\u00edculo y cualquier objeto o dispositivo conectado, en este caso, un segundo veh\u00edculo \u201cinstrumentalizado\u201d. Mientras que en Par\u00eds, adem\u00e1s de este tipo de avisos de situaciones peligrosas se notificar\u00e1n los atascos y se contribuir\u00e1 a gestionarlos, ofreciendo informaci\u00f3n sobre la velocidad o carriles recomendados, alternativas, etc. utilizando la comunicaci\u00f3n I2V desde el centro de control a los veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n

AUTOCITS pretende as\u00ed facilitar la circulaci\u00f3n de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos en los nodos urbanos mediante el desarrollo de los servicios inteligentes de transporte basados en sistemas cooperativos (C-ITS), que permiten la comunicaci\u00f3n y el intercambio seguro de datos entre veh\u00edculos, usuarios e infraestructura, utilizando el est\u00e1ndar de comunicaciones europeo ITS-G5. El proyecto aborda los v\u00ednculos entre esa conectividad y la automatizaci\u00f3n, centr\u00e1ndose especialmente en la seguridad vial y en los cambios necesarios en la infraestructura y en los centros de control de tr\u00e1fico en un sentido f\u00edsico y digital. De este modo, se trata de conciliar la funci\u00f3n de gesti\u00f3n del tr\u00e1fico que se lleva a cabo desde estos centros con la presencia de los veh\u00edculos sin conductor, teniendo en cuenta adem\u00e1s que la informaci\u00f3n que proporcionan las autoridades de tr\u00e1fico a trav\u00e9s de los servicios inteligentes C-ITS tiene una importancia creciente en los niveles m\u00e1s altos de automatizaci\u00f3n para desencadenar acciones tanto en veh\u00edculos convencionales como automatizados.<\/p>\n

Los tres pilotos que se van a dise\u00f1ar y que se van a desarrollar y desplegar a lo largo de 2017 y 2018 permitir\u00e1n probar la relaci\u00f3n entre coches aut\u00f3nomos, convencionales y centros de control y la elaboraci\u00f3n de recomendaciones a partir del an\u00e1lisis de resultados. El objetivo es avanzar en el marco regulatorio y las normas de tr\u00e1fico para mejorar la interoperabilidad de los coches aut\u00f3nomos, asegurar su correcta circulaci\u00f3n a trav\u00e9s de todos los tipos de carreteras de los diferentes pa\u00edses europeos y su convivencia segura con el resto de veh\u00edculos, ya que actualmente no existe un est\u00e1ndar a nivel europeo y las normas de cada pa\u00eds tienen distinto grado de madurez, con Espa\u00f1a y Francia en una posici\u00f3n avanzada.<\/p>\n

La Direcci\u00f3n General de Tr\u00e1fico (DGT), la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), la Autoridad Nacional de Seguran\u00e7a Rodovi\u00e1ria (ANSR), la Universidad de Coimbra (UC), el Instituto Pedro Nunes (IPN) e Inventeurs du Monde Num\u00e9rique (INRIA) completan el consorcio del proyecto de I+D+i AUTOCITS, que cuenta con un presupuesto de 2,6 millones de euros y financiaci\u00f3n del programa europeo CEF (Conecting Europe Facility).<\/p>\n

Finalmente, los Mapas de Alta Definici\u00f3n de TomTom<\/strong> y su tecnolog\u00eda de localizaci\u00f3n RoadDNA ayudan a los veh\u00edculos aut\u00f3nomos a ubicarse a s\u00ed mismos con exactitud en la carretera y en las maniobras previstas, incluso cuando se viaja a altas velocidades. Los mapas proporcionan un modelo de nivel de carril en 3D muy riguroso de la red de carreteras. La capa de RoadDNA proporciona informaci\u00f3n inteligente desde el lado de la carretera que, en combinaci\u00f3n con los sensores del veh\u00edculo, permite la localizaci\u00f3n para la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. Gracias a su aprendizaje constante, es muy robusto contra los cambios climatol\u00f3gicos y la eliminaci\u00f3n de obst\u00e1culos en la carretera.<\/p>\n

Adem\u00e1s, recientemente, la compa\u00f1\u00eda ha anunciado la adquisici\u00f3n de Autonomos, una startup de conducci\u00f3n aut\u00f3noma con sede en Berl\u00edn. Autonomos ha estado ofreciendo servicios de consultor\u00eda en I+D para sistemas de asistencia de veh\u00edculos automatizados y ha desarrollado expertise y tecnolog\u00edas en el proceso, incluyendo un stack completo de software para demos de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, tecnolog\u00eda de sensores 3D y procesamiento de imagen digital. Este equipo avanzar\u00e1 los productos de TomTom basados en mapas para aplicaciones de conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n

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REPORTAJE INCLUIDO EN EL N\u00daMERO DE MARZO<\/a> DE AGENDA DE LA EMPRESA<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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