Poner vehículos autónomos en la carretera será mi mayor logro.
Todas las mañanas por más de 30 de años, dejo mi cama para ir a trabajar en Intel, pero nunca en ese periodo he estado más entusiasmado para hacerlo de que ahora que estoy liderando mi equipo de vehículos autónomos en Intel.
No me malinterpreten, tengo una carrera absolutamente maravillosa y he trabajado en algunos de los programas que han tenido un impacto significativo en el mundo que nos rodea. Sin embargo, la posibilidad de solucionar uno de los desafíos tecnológicos más complejos de nuestro tiempo, con la oportunidad de ayudar a la industria automotriz a reinventar el transporte y el potencial de ahorrar un millón de vidas cada año, es una cosa diferente de lo que he hecho antes. Esta es la razón por la que postergué mi retiro.
Tengo una fuerte confianza de que Intel tendrá éxito en la conducción autónoma. Tenemos extraordinarias amplitud y profundidad de experiencia y el mejor kit de herramientas tecnológicas del mundo para superar este desafío. Hemos explorado recursos de toda la empresa y reunido talentos experimentados de la industria automotriz. Nuestros equipos están trabajando en ritmo intenso para entregar los avances tecnológicos necesarios. Aquí está el porqué:
Primero: Ya estamos demostrando grandes avances.
La tecnología de Intel está en cientos de vehículos autónomos de prueba en las carreteras actualmente. No todos los fabricantes de automóviles están hablando quién está capacitando el cerebro de sus coches de prueba para no revelar secretos. Pero el hecho es que muchos de ellos utilizan tecnología de Intel. Les recomiendo abrir sus maleteros y ver con cual empresa de tecnología ellos están más contando para proveer cerebros a sus vehículos en desarrollo.
Hoy también estamos demostrando uno de los primeros de los aproximadamente 40 coches con conducción altamente automatizada (Highly Automated Driving – HAD) prometidos por BMW, Intel y Mobileye este año. Hace menos de un año que las tres compañías anunciaron planea para producir en serie vehículos altamente y completamente autónomos en el año 2021 a través del desarrollo de una plataforma común. Ahora estamos demostrando con éxito esta plataforma y preparando planes para llevarla al mercado para otros fabricantes de equipos originales (OEM) y proveedores de primera línea para acelerar sus programas. ¡Esté atento para saber más acerca de este tema!
Segundo: Estamos preparados para el desafío de los datos.
El factor más importante en la conducción autónoma son los datos, la mejor manera de procesarlos, administrarlos, moverlos, almacenarlos, compartirlos y aprender con ellas. Del PC al centro de datos y en todas partes en el medio, ninguna otra empresa del sector del silicio ha analizado, procesado y movido más datos que Intel. A medida que avanzamos hacia los coches autónomos, el desafío de los datos se convierte en mucho más complejo y requiere nuevas formas de trabajar con datos, dentro del vehículo, a través de la red y de la nube.
Para asegurar que tenemos la estrategia absolutamente correcta para manejar este desafío de los datos, hemos instalado el primero de varios centros de datos dedicados a la conducción autónoma. Estos laboratorios especiales se utilizarán para el desarrollo de algoritmos y formación así como para entender las necesidades de infraestructura para mover y almacenar datos de la conducción autónoma. Los investigadores van a proveer continuamente información de los coches de prueba de Intel para estos centros de datos y así entrenar redes neuronales y mejorar los algoritmos de aprendizaje automático. Y estamos trabajando para construir laboratorios similares con clientes y socios.
Lo que me lleva a abordar la inteligencia artificial (IA). Dominar la IA dentro de los coches y en los centros de datos será esencial para solucionar el reto de los datos en la conducción autónoma. Aquí es importante recordar que la conducción autónoma no es un juego. Cuando los coches están pensando y actuando sin intervención humana, deben poder hacerlo de una manera segura y confiable. La inteligencia artificial necesaria para que esto suceda no es sólo para visión por computador – también para voz, toma de decisiones, personalización y preferencias. Cada una de las cargas de trabajo de IA necesita un conjunto diferente de algoritmos y diferentes tipos de procesamiento para garantizar un rendimiento óptimo. Si todo lo que necesitaríamos fuera un superordenador para manejar el desafío de datos en la conducción autónoma, nuestro trabajo estaría hecho.
Tercero: Desarrollamos grandes industrias antes y lo haremos otra vez.
Ya he dicho eso anteriormente: la conducción autónoma va a acelerar cuando la industria se reunir para alinearse alrededor de tecnologías y plataformas comunes. Eso permitirá a los desarrolladores avanzar rápidamente y en volumen mientras siguen diferenciando sus soluciones de software. ¿Cómo lo sé? Echemos un vistazo a la industria de PC y servidores como ejemplos.
Antes de 1980, la industria informática era muy propietaria, sirviendo principalmente investigadores, grandes empresas y aficionados. Esto cambió después de unos años cuando IBM desarrolló el primero ordenador personal usando piezas genéricas y un sistema operativo de tercero. Estos primeros PCs fueron la base para un enfoque estandarizado para diseño de ordenadores que llevó a la rápida evolución tecnológica y a un crecimiento de 150x en dos décadas.
Con el centro de datos, es similar. Después de los mainframes vinieron los microordenadores que permitieron cierta flexibilidad y economía, pero fue la adaptación de la tecnología de PC que permitió a los centros de datos evolucionar rápidamente para manejar los datos que llegaron con la Internet. IDC informó que se generaron 1,8 zetabytes de datos en 2011 y se estima que generarán más de 40 zetabytes hasta 2020. Sólo a través de soluciones estandarizadas hemos sido capaces de promover el crecimiento de la industria lo suficientemente rápido para mantenerse al día.
Lo que me hace volver a los coches autónomos. Hay un montón de pesimistas que piensan que la experiencia de Intel no puede repetirse para permite escalar rápidamente la conducción autónoma. Al mismo tiempo, hay muchos en la industria automotriz que no entienden cómo la colaboración abierta puede posibilitar la diferenciación y la innovación. Entiendo el escepticismo, pero basado en años de experiencia, sé que la tecnología soluciona problemas mejor cuando está organizada alrededor de plataformas comunes e interfaces previsibles. Sin duda, este el camino más rápido a seguir en nuestro camino de conducción autónoma.
Como sociedad, creo que no podemos seguir por un camino propietario. El costo en tiempo, dinero y vidas humanas es demasiado grande. Cuanto más rápido podemos ofrecer tecnologías de conducción autónoma y remover los seres humanos del asiento del conductor, más rápido podemos salvar vidas. Es tan sencillo – y tan importante. Y estoy seguro que Intel no sólo tendrá éxito al ayudar a nuestros socios a poner vehículos de -conducción autónoma en las carreteras, pero lo hará de la manera más rápida y más inteligente posible.
Doug Davis es vicepresidente y gerente general del Grupo de Conducción automatizada (ADG) en Intel Corporation.
Fuente: intel.com