Bibhrajit Halder, investigador en el campo de la inteligencia artificial para vehículos desde inicios de la década de los 2000, presentó su empresa como una alternativa para robustecer el subsector.

Halder trabajó con la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), luego con Caterpillar en sus primeros camiones mineros autónomos y finalmente se mudó a Silicon Valley para trabajar con Apple y otros en proyectos de vehículos autónomos.

Si bien ha habido avances, aun la tecnología de conducción con IA  está muy ‘verde’ para implementaciones más ambiciosas.

SafeAI es la empresa de Halder. Actualmente está enfocada en la modernización de equipos pesados ​​como camiones de volteo, camionetas y minicargadoras con tecnología autónoma.

La compañía se ha asociado con la japonesa de construcción Obayashi y también está trabajando con Goodyear para integrar la inteligencia de neumáticos en vehículos autónomos.

Sobre la estandarización de estas soluciones para el sector, Halder afirma que “el problema es enormemente desafiante. El trabajo está en curso y ha habido un gran progreso en los últimos 10 años. Pero queda mucho por hacer. Empresas como Waymo se están acercando. Y cuando lo consigan, las compuertas se abrirán. Simplemente no sabemos cuándo será eso “.

 “La industria minera ya ha movido más de 5 mil millones de toneladas de material con camiones autónomos”, añade Halder.

El especialista menciona que la tecnología empleada hoy día está desactualizada, y que su meta busca lograr desarrollar soluciones para cubrir las necesidades en el sector.

En este sentido, Halder se refiere a la tecnología nueva y antigua como AI 1.0 y AI 2.0.

El AI 1.0 que ingresó al mercado de camiones mineros a principios de la última década se basó en GPS, LiDAR y CPU en las máquinas. Estos hicieron el trabajo muy bien, pero estaban limitados en cuanto a lo que podían hacer y a la cantidad de información que podían capturar y procesar.

La gran diferencia ahora con AI 2.0 es que los ingenieros tienen unidades de procesamiento de gráficos (GPU) además de CPU, dice Halder. “Las GPU ofrecen cien veces más potencia informática que antes. Eso significa que podemos hacer mucho más con nuestros algoritmos. La tecnología de GPU es más madura y puede manejar muchos más casos de uso “.

Las GPU se desarrollaron inicialmente para la industria de los videojuegos porque en los videojuegos muchos de los píxeles cambian muy rápidamente y las CPU no son expertas en este tipo de procesamiento de información. “Las GPU son mejores en el procesamiento en paralelo y pueden hacerlo a una escala significativamente mejor, y eso ayuda a la IA, porque la IA requiere un procesamiento en paralelo”, dice Halder.

Como ejemplo, Halder dice que un camión en la actualidad puede tener problemas al diferenciar bermas con edificios.

“Ahora podemos tomar cientos y cientos de fotografías de bermas e introducirlas en esta red neuronal profunda, que reconocerá una berma y aprenderá qué es”, dice Halder.

“Y cuantos más datos le proporcione, mejor funcionará. Esta calidad mejora cada vez más con el tiempo, eso es una mejora enorme “.

A medida que la máquina aprende a distinguir entre una berma, un edificio o un arsenal, puede tomar mejores decisiones por sí misma, prosigue Halder. “Sus ingenieros no tienen que cambiar el algoritmo cada vez que el camión se encuentra con una nueva situación. Ese es el poder de la IA. La red de IA reconocerá todo lo que le dé de comer “.

Fuente: Equipment World