Hace
no mucho tiempo, funciones como la dirección asistida y las llamadas
manos libres eran adicionales en un automóvil. Sin embargo, hay una
función que todavía no ha avanzado lo suficiente: la seguridad
automática en tiempo real y el uso de sensores para evitar choques
mientras se conduce. El área de alto tránsito vehicular de Módena, en
Italia, está siendo utilizada como laboratorio urbano para desarrollar
tecnologías de sensores capaces de “ver” a través de vehículos cercanos,
a la vuelta de las esquinas o detrás de los edificios, para prevenir
choques.
El proyecto de investigación EU CLASS, que
comenzó en 2018 y se extendió hasta junio de este año, es liderado por
el Centro de Súper Computación de Barcelona (BSC), en España. A través
de una colaboración entre la Universidad de Módena y Reggio Emilia
(UNIMORE) en Italia, la ciudad de Módena, Atos, el fabricante de
automóviles Maserati y nuestro equipo de IBM Research de Haifa, Israel;
han convertido una zona de Módena con mucho tráfico en un laboratorio
urbano con este proyecto.
Hemos
demostrado que es posible equipar a una ciudad y a los vehículos con
sensores de tal manera que permitan a los automóviles “saber” qué hay
detrás de objetos cercanos y “ver” a la vuelta de las esquinas, con el
objetivo de ayudar a los conductores a evitar choques y mejorar el flujo
de tránsito.
Un prototipo de doble verificación de puntos ciegos que cubre toda una ciudad
En
la actualidad, los sistemas de sensores de automóviles son limitados.
No pueden “ver” que hay detrás de un edificio o de un camión que se
desplaza por el carril de al lado. Y los conductores que salen de los
espacios de estacionamiento, incluso en un automóvil que cuenta con el
más avanzado equipamiento, pueden no ver un vehículo o una persona que
se acerca si están bloqueados por otros obstáculos en espacios
adyacentes. Del mismo modo, los automóviles no cuentan con el
equipamiento adecuado para responder rápidamente si, por ejemplo, un
niño sale desde detrás de un automóvil estacionado. Ningún sensor
existente puede dar a un automóvil (o a su conductor) una advertencia
temprana para eso.
Los
autos más nuevos generalmente están equipados con una amplia conexión a
Internet que suele estar basada en celulares. En la mayoría de las
ciudades más grandes del mundo, muchas de las calles son monitoreadas
regularmente por cámaras y otros sensores del municipio local. Si
pudiéramos compartir información de esos sensores en las vías públicas y
de los vehículos que conducen en calles adyacentes, los automóviles
podrían “percibir” los peligros que se aproximan desde diferentes
perspectivas y distintos orígenes, además de lo que pueden ver y
detectar en su trayectoria de conducción actual.
Los
autos con sensores y conectividad que circulan por las calles en
sentido contrario se convertirían entonces en una fuente de información
en zonas no cubiertas por el municipio. Esto es exactamente lo que CLASS
se propuso hacer.
Como
parte del proyecto, desarrollamos el prototipo experimental de un
sistema que integra computación edge con infraestructura en la nube,
reuniendo múltiples fuentes de información del municipio y otros
vehículos para ser verificada en tiempo real. El tiempo de respuesta es
la cantidad de tiempo que pasa desde el momento en que la información
ingresa a un sistema hasta que un insight o un posible resultado
derivado de esa información se entrega en su destino. Específicamente,
buscamos reducir los accidentes automovilísticos al aumentar
significativamente las capacidades de detección de los automóviles,
incluso para eventos que tienen lugar más allá del campo de visión o
monitoreo de los conductores y los sensores.
Sensores, sensores en todos los lugares
Primero,
equipamos las calles con sensores avanzados que se conectaban al centro
de datos principal de la ciudad a través de una infraestructura de red
óptica subterránea. El centro de datos se convirtió efectivamente en la
“nube” del proyecto. Luego equipamos un sedán experimental Maserati
Quattroporte y una SUV Levante con un conjunto de sensores también,
incluyendo cámaras HD, LIDARs y GPS, todos conectados a la
infraestructura de la ciudad con una celda LTE dedicada.
También
modernizamos los dos autos con una GPU Nvidia Jetson incorporada y una
computadora portátil que sirvió como una consola para el Sistema
Avanzado de Asistencia al Conductor (ADAS) a bordo, que permitiría al
conductor recibir notificaciones CLASS provenientes del centro de datos
de la ciudad.
Para
los conductores experimentales profesionales de Maserati, todos estos
protocolos y componentes equivalían a un único canal nuevo de
notificaciones que aparecía en la consola ADAS. Las notificaciones
alertaron a los conductores de posibles obstáculos y colisiones mucho
antes de que pudieran haber ocurrido, a veces mucho antes de que
pudieran ser vistos, dándoles tiempo suficiente para responder.
La
clave de la operación de CLASS fue la integración de la información del
vehículo a la nube en tiempo real proveniente de las cámaras de la
ciudad y los sensores instalados en otros vehículos que viajan cerca. El
procesamiento de datos incluyó la detección de objetos captados por los
sensores (video, LIDAR y radar), el análisis de trayectorias futuras de
objetos de tráfico y pronósticos de posibles accidentes basados en esas
trayectorias. La predicción de trayectorias y choques de forma
simultánea y eficiente fue realizada por nuestro motor Lithops, que se adaptó durante el proyecto para el procesamiento rápido de datos de edge a cloud con bajo overhead, sobre una infraestructura serverless.
De Módena a una calle de la ciudad cerca de ti
El
proyecto CLASS finalizó en junio de 2021, pero recién comenzamos a
analizar los resultados. La aplicación para evitar choques podría
integrarse con los productos y ofertas V2X. Los activos de software
principales desarrollados durante el proyecto podrían utilizarse para
nuevas aplicaciones, ofertas y otros proyectos de la UE, y ya se han
contribuido a otras iniciativas de código abierto. Para IBM Research,
estos incluyen un conjunto de novedosas herramientas y motores de
computación escalables optimizados para la latencia.
El
laboratorio urbano creado en Módena ya está siendo utilizado por varios
otros proyectos de la UE. Su infraestructura se encuentra en constante
evolución, con el apoyo adicional del Ministerio de Transporte italiano.
Sobre todo, CLASS ha demostrado la capacidad de conectar los puntos de
tráfico de una ciudad: ayudando a la tecnología de la información
moderna y compleja a ofrecer valor directo, de los conductores hasta los
administradores de la ciudad, allanando el camino hacia las ciudades
inteligentes del futuro.
