Una nueva forma de interpretar los datos de los sensores de vehículos autónomos está en el horizonte y promete ser más rápida que nunca.
- Hyundai e IonQ, un desarrollador con sede en Maryland, están trabajando en formas de interpretar los datos de los sensores de vehículos autónomos como Lidar utilizando la computación cuántica.
- Las computadoras cuánticas se están utilizando para realizar tareas de detección de objetos en datos tridimensionales de sensores de vehículos autónomos.
- Esta tecnología tiene el potencial de acelerar en gran medida el procesamiento de datos del mundo real recopilados por sensores de vehículos en automóviles con niveles avanzados de autonomía.
Varios desarrolladores autónomos, con la notable excepción de Tesla , han adoptado la tecnología Lidar (detección de luz y rango) que avanza rápidamente como parte de los sistemas de asistencia al conductor SAE Nivel 2 y niveles superiores.
El principio detrás de Lidar es relativamente simple: un emisor de láser pulsado escanea su área circundante, emitiendo millones de pulsos por segundo para pintar una imagen tridimensional para que la interprete el sistema autónomo de asistencia al conductor o de nivel superior, detectando objetos hasta unos pocos cien metros de distancia. El hardware y el software integrados deciden qué hacer realmente con esos datos al tomar decisiones de conducción automática.
Hace media década, estos sensores Lidar parecían latas de aluminio giratorias montadas en los techos de los vehículos, pero ahora se han vuelto de estado sólido y parecen pequeños módulos de sensores en los bordes delanteros de los techos de los vehículos, justo delante del parabrisas.
Los sensores y la tecnología Lidar han logrado grandes avances en la última década, hasta el punto de que todos los sistemas de nivel 3 y superiores actualmente a la venta o a punto de llegar al mercado ofrecen Lidar. Aún así, hay espacio para que la tecnología crezca.
Hyundai y el desarrollador de computación cuántica con sede en Maryland, IonQ, revelaron recientemente las próximas etapas de su asociación, aplicando las computadoras cuánticas de IonQ al procesamiento de imágenes que se espera realicen tareas de detección de objetos en datos 3D de vehículos autónomos.
Específicamente, las empresas buscan utilizar las computadoras cuánticas de IonQ para simular reacciones electroquímicas de diferentes catalizadores metálicos. En tal caso, las imágenes de las señales de tráfico se codifican en un estado cuántico para la clasificación y detección de objetos, lo que acelera en gran medida la detección y clasificación del sistema de objetos, automóviles, personas y edificios a lo largo de la carretera.
“Las técnicas de aprendizaje automático cuántico que se están investigando en IonQ han demostrado el potencial de aprender más rápido, ser más efectivos en el reconocimiento de casos extremos, generalizar mejor, aprender de una resolución más baja o datos ruidosos y capturar correlaciones complejas con un número mucho menor de parámetros”, dijo el dice la empresa. “Estas profundas ventajas técnicas pueden, en última instancia, conducir a decisiones más rápidas, seguras y precisas sin la intervención del usuario”.
Hyundai también está trabajando con IonQ en reacciones químicas y compuestos de litio utilizados en baterías EV, investigando nuevas reacciones químicas de catalizadores metálicos y analizándolas con computadoras cuánticas.
“Los vehículos autónomos todavía están en pañales, pero los algoritmos derivados de la cuántica que estamos probando hoy tienen el potencial de dar forma a la comercialización, la eficiencia y la seguridad de dichos sistemas”, dijo Jungsang Kim, cofundador y director de tecnología de IonQ.
Por el momento, la mayor parte del enfoque de los desarrolladores autónomos es miniaturizar los sistemas Lidar de estado sólido y, al mismo tiempo, hacerlos menos costosos de fabricar. Pero es refrescante ver a las empresas repensar cómo los sensores Lidar perciben el mundo que les rodea en el contexto de los sistemas de Nivel 3 y Nivel 4 , ya que ambos tipos de sistemas están casi listos para su lanzamiento al mercado.
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