Los investigadores de Ford están aprovechando las posibilidades de la computación en nube, la analítica y las innovaciones de Google paraidentificar tecnologías que podrían hacer que los vehículos del mañana sean suficientementeinteligentes como para modificar de manera independiente su funcionamiento para ofrecer una conducción óptima y eficiencia energética.
Los investigadores del Ford están utilizando el API de predicción de Google en los estudios quellevan desarrollando desde hace más de dos años sobre predicción y análisis de comportamiento al volante. El interfaz de programación de aplicaciones de Google puede convertir información como un archivo de datos de conducción -por ejemplo, dónde y a qué hora del día ha viajado un conductor- en predicciones a tiempo real, como hacia donde se dirige un conductor a una hora determinada de salida.
“El API de predicción de Google nos permite utilizar datos que un conductor individual crea a lo largo del tiempo y hacer que esa información sea procesable", cuenta Ryan McGee, expertotécnico en Diseño de Algoritmos y Arquitectura de Control de Vehículos del Departamento de Investigación e Innovación de Ford. "Entre el API de Google y nuestras propias investigaciones,estamos descubriendo maneras de hacer que la información trabaje para el conductor y que ayude a obtener un funcionamiento óptimo del vehículo".
Cómo funciona
Ford espera utilizar estos archivos de datos para que un vehículo se actualice automáticamente y ofrezca el mejor rendimiento posible basándose en una ruta establecida. Los investigadores de Ford han presentado un caso conceptual de cómo el interfaz deprogramación de aplicaciones de Google podría alterar el rendimiento de un vehículo híbrido enchufable en la conferencia de desarrolladores Google I/O 2011. En esta situación teórica, asíes cómo podría funcionar esta tecnología:
- Después de que el propietario de un vehículo elija utilizar el servicio, se construye un perfil encriptado de datos del usuario basado en rutas y duración del trayecto. Enesencia, el sistema aprende información clave sobre cómo el conductor está utilizandoel vehículo.
- Al arrancar el vehículo, el API de Google usará un histórico de los hábitos de conducción para evaluar, según el lugar y la hora del día, cuál es el destino másprobable y cómo optimizar la conducción hasta y desde ese destino.
- Un ordenador de a bordo podría decir "Buenos días, ¿Vas al trabajo?" Si el conductor,efectivamente, se dirige a su lugar de trabajo, la respuesta sería "Sí" y, entonces, segeneraría una estrategia optimizada de control de potencia para ese recorrido. La rutaque se prediga podría incluir un área restringida a conducción en modo totalmenteeléctrico. De este modo, el híbrido enchufable se podría programar de manera automática para optimizar el consumo energético según la distancia total del recorridopara reservar suficiente batería para activar el modo totalmente eléctrico cuando lleguea la zona determinada".
“Una vez se confirma el destino, el vehículo tendría acceso inmediato a diversa información entiempo real para que pueda optimizar su funcionamiento, incluso teniendo en cuenta factores en los que el propio conductor no repara, como la zona de conducción totalmente eléctrica".Debido a la gran cantidad de potencia de cálculo necesaria para realizar las predicciones yoptimizaciones, actualmente resulta imprescindible un sistema externo que conecte la "nube"de datos.
Qué pasa ahora
Conociendo esos hábitos del conductor y los patrones correlativos de eficiencia energética y de combustible total a lo largo del tiempo que posee el vehículo, los investigadores de Fordpretenden aumentar su comprensión del comportamiento del propietario al volante y desarrollar protocolos precisos para predecirlo.
“Anticipar hacia donde se dirige el conductor es solo una línea de trabajo de Ford en lo referente a hábitos de conducción", dice McGee. "Esta información puede se utilizada finalmente para optimizar atributos relativos al rendimiento del vehículo tales como un consumoeficiente y una conducción más versátil".
El uso del interfaz de programación de aplicaciones de predicción de Google es solo un ejemplo de tecnología que ayuda a Ford a abrir nuevas vías de investigación en material de posibilidades de predicción.
Ayudar a que los conductores que cumplan con las normas de tráfico podría ser una de ellas.Por ejemplo, el gobierno francés está estudiando la posibilidad de crear zonas en las que losvehículos estarían obligados a generar menos emisiones. Ciudades como Londres, Berlín y Estocolmo ya cuentan con ellas.
Si un vehículo fuese capaz de determinar de manera precisa cuándo entra en una de esas zonas, podría optimizarse de manera automática para cumplir esas regulaciones, por ejemplopasando el motor a modo totalmente eléctrico.
Se está trabajando también en la viabilidad de incorporar otras variables como el estilo ycostumbres de conducción para que Ford pueda optimizar aún los sistemas de control delvehículo hacienda que coche y conductor trabajen juntos para maximizar un uso energéticoeficiente.
El paso siguiente es la seguridad de la información personal, un tema que es de vitalimportancia para Ford. "Somos conscientes de que la naturaleza de esta investigación incluye la utilización de datos personales y localización geográfica de nuestros clientes, algo que nos comprometemos a proteger en todo lo que hacemos", destaca Kristinsson. “Un componenteclave de este proyecto es cómo desarrollar archivos personales que aseguren niveles adecuados de protección y la utilización de datos específicos únicamente con el objetivo de que el conductor y el vehículo consigan la mejor experiencia al volante posible".
| Fuente: Ford
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