Durant la meva infància, als anys vuitanta, em fascinaven les pel·lícules com “Retorn al futur” i, entre moltes altres, la sèrie del “Cotxe fantàstic”. La intuïció em deia que aquelles tecnologies futuristes no eren més que ciència-ficció, però em semblaven ben inspiradores. Des de llavors, no he parat de buscar la manera de contribuir a fer realitat alguns d’aquells somnis d’alta tecnologia. I quina millor manera de fer-ho que aplicar conjuntament dues de les meves passions —l’espai i les telecomunicacions— a la tecnologia de navegació per satèl·lit que és crucial per a la propera generació de vehicles sense conductor? Aquests cotxes sense conductor que, segons Yuval Noah Harari, historiador i professor israelià, “probablement salvaran la vida d’un milió de persones cada any.”

Han passat gairebé quaranta anys, i pràcticament ho hem aconseguit. Tanmateix, la tecnologia d’autoconducció no es produeix de la nit al dia, sinó que comporta un procés relativament llarg. La bona notícia és que els nivells més baixos d’autonomia (nivells 0, 1 i 2) al camp de l’automoció són presents a la majoria de cotxes que circulen avui en dia. Es considera que algunes de les funcions actuals, com ara la frenada automàtica d’emergència, l’assistent de permanència al carril o el control de creuer adaptatiu, redueixen els accidents en un 40%.

Els nivells de la tecnologia d’autoconducció es classifiquen del 0 al 5, en què 0 són els cotxes clàssics tal com es coneixen des de fa molts anys, l’únic responsable de les operacions de conducció dels quals és el conductor. En el nivell 5 no cal cap tipus d’intervenció humana en cap condició o lloc.

El nivell 3 d’autoconducció —conducció parcialment automàtica—, que ara mateix és l’objectiu a assolir, significa que el sistema ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) pot prendre el control del vehicle durant llargs períodes sense cap tipus de supervisió. El vehicle pot demanar al conductor que prengui el control del cotxe si l’entorn no es considera adequat per a la funció. A mesura que augmenta el nivell de la tecnologia d’autoconducció, la capacitat del vehicle per prendre decisions independents es converteix en una necessitat. Però els algorismes d’intel·ligència artificial (IA), que són la base d’aquest procés de presa de decisions independent, impliquen diversos requisits per als cotxes d’autoconducció: potents ordinadors de bord, informació a temps real, connectivitat constant, mecanismes de seguretat, localització precisa, detecció/identificació d’obstacles, etcètera. A més, la infraestructura intel·ligent també contribuirà als algorismes d’IA que s’executen en els cotxes autònoms.

Gràcies a la llei de Moore —l’observació que el nombre de transistors en un circuit integrat dens es duplica aproximadament cada 2 anys—, els ordinadors de bord són prou potents per executar el complex programari que executa les funcions ADAS. Jaguar Land Rover calcula que l’autoconducció requerirà 1.000 vegades la quantitat de codi font utilitzada a l’Apollo 11. El posicionament precís del vehicle obliga a processar la informació obtinguda pels sensors (càmera, lidar, radar, GNSS, sensors d’inèrcia, comptaquilòmetres, etcètera), la qual cosa suposa una quantitat ingent de dades d’uns quants terabytes cada dia. A més, l’evolució de l’electrònica ha permès la integració d’equips i dispositius de bord que no eren assequibles per a les aplicacions del mercat de masses fa tan sols uns quants anys. I paral·lelament, la revolució de les telecomunicacions —connectivitat en qualsevol lloc i en qualsevol moment— i la proliferació de tecnologies com ara C-V2X 5G or ITS -G5 fan possible l’accés a la informació a temps real al vehicle, amb una amplada de banda que fins fa poc era impensable.

Però fins i tot amb tots aquests avenços, els cotxes d’autoconducció no serien viables sense una localització absoluta d’alta precisió. I aquí és quan la tecnologia de navegació per satèl·lit s’uneix al joc des de la banqueta. Altres tecnologies, com el radar i les càmeres, s’utilitzen per detectar obstacles o localitzar el vehicle respecte a d’altres objectes. Però els algorismes GNSS (Global Navigation Satellite Systems) són necessaris situar el cotxe en un papa amb una precisió prou bona com per distingir els carrils a les carreteres. GPS i Galileo, àmpliament coneguts en el sector aeroespacial, són ara habilitadors de moltes aplicacions diferents en altres mercats, com l’agricultura de precisió, l’internet de les coses i, per descomptat, els automòbils. En aquest sentit, les tècniques GNSS han hagut d’adaptar-se per treballar amb equips de baix cost per a automòbils, en condicions de conducció desafiadores (fullatge dens als costats de la carretera, senyals de trànsit, trànsit pesant i túnels) i, simultàniament, proporcionar solucions de posicionament instantànies robustes i segures d’alta precisió. És sorprenent com el GNSS, que fa 15 anys només era utilitzat per indústries molt especialitzades (aeroespacial, aeronàutica, defensa, etcètera), s’ha convertit en un actiu que actualment es troba present en molts aspectes de la nostra vida quotidiana.

I el camí cap a la tecnologia d’autoconducció encara no s’ha acabat! Els primers casos d’ús del nivell 3 de la tecnologia d’autoconducció ja s’anuncien sovint als mitjans. A YouTube es poden trobar fàcilment vídeos de sistemes de lliurament de l’última milla per a mercaderies i paquets residencials o de llançadores de primera/última milla (transports de persones amb ruta fixa). En aquests casos, l’entorn operatiu està restringit en el sentit que la ruta, la velocitat i les condicions ambientals poden ser limitades. El paper de GNSS és crucial, no només per proporcionar una solució de posicionament absolut d’alta precisió, sinó també pel nivell d’integritat que pot garantir el GNSS. No n’hi ha prou de conèixer amb precisió la posició exacta del vehicle, i els algorismes d’autoconducció han de garantir també que la probabilitat que el posicionament fix fora d’una determinada zona segura sigui inferior a 1 entre diversos milions. L’aviació civil fa anys que aprofita la integritat del GNSS per a les operacions d’aproximació a l’aterratge i, gràcies a aquesta experiència, s’han derivat estratègies similars per utilitzar la integritat del GNSS en la conducció autònoma.

Llavors, què ve a continuació? El nivell 4 de la tecnologia d’autoconducció, l’alta automatització de la conducció, implica que augmenta la capacitat del vehicle i que aquest pot intervenir si les coses van malament o si hi ha un error del sistema, tot i que el conductor continua tenint l’opció d’anul·lar-lo manualment. Aquest és el repte actual i per als propers anys. Caldrà ampliar les condicions operatives, i aquestes no estaran tan limitades. També augmentarà el nombre de casos d’ús: vehicles totalment autònoms en diferents tipus de carreteres, robòtica mòbil, indústria 4.0, etcètera. Això significa que la quantitat d’informació per processar i la complexitat dels algorismes de posicionament creixen exponencialment. Encara queda feina per fer, però esperem poder-ne veure els resultats molt aviat.

El panorama és prometedor, però tinguem en compte que el debat ha estat, fins ara, purament tècnic. I no podem oblidar-nos d’altres qüestions com ara la legislació, la regulació, l’adaptació de la carretera i les infraestructures o l’ètica. Citant de nou Yuval Noah Harari: “això vol dir que, en dissenyar el seu cotxe autònom, Toyota o Tesla transformaran un problema teòric de filosofia de l’ètica en un problema pràctic d’enginyeria.” Em pregunto si la plena autonomia de veritat estarà determinada pel ritme del progrés tècnic o pel desenvolupament de la normativa i la legislació. Però si hi ha una cosa que tinc clara, és que la tecnologia aeroespacial és ara al volant dels nostres cotxes.

 

Autora: Irma Rodríguez