Acelerando hacia el Futuro: el Papel de las Cámaras de IA en la Conducción Autónoma con el Fundador de Smarter AI, Chris Piche
En el paisaje en rápida evolución de la conducción autónoma, la integración de cámaras de inteligencia artificial (IA) emerge como un avance fundamental, renovando cómo los vehículos perciben y navegan el entorno. En una reciente conversación con Chris Piche, fundador y CEO de Smarter AI, se compartieron ideas sobre el potencial transformador de las tecnologías impulsadas por la IA en la revolución del transporte. Desde mejorar los protocolos de seguridad hasta habilitar capacidades predictivas, el diálogo profundiza en las profundas implicaciones de las cámaras de IA en el inicio de una nueva era de innovación automotriz. Acompáñenos mientras desentrañamos la intrincada red del papel de la IA en dar forma al futuro de la conducción autónoma.
Introducción del Podcast: Bienvenidos a otro podcast de In Wheel Time, la versión mini de 30 minutos del programa de automóviles In Wheel Time que se transmite en vivo todos los sábados por la mañana de 8 a 11 a.m. hora central. ¡Aquí vamos!
Don Armstrong: Bienvenidos al galardonado programa de conversación sobre automóviles In Wheel Time. Vamos a hablar con Chris Piche. Él es el fundador y CEO de Smarter AI, y vamos a hablar sobre vehículos autónomos. Escucharán mis pensamientos sobre la conducción del nuevo Mazda CX-50 del 2024, especialmente los precios, que llegarán en breve.
Don Armstrong: Hágamos esto, está listo Chris?
Don Armstrong: De acuerdo. Bueno, hablemos con Chris. Chris, buenos días.
Chris Piche: Buenos días.
Don Armstrong: Es bueno tenerte con nosotros. Muchas gracias. Quiero leer la historia primero. Ya han oído hablar de ello. Según el Informe McKinsey, solo alrededor del 14% de las empresas especializadas en conducción autónoma, conectividad, electrificación y movilidad compartida están utilizando de manera significativa la inteligencia artificial aplicada. Habrás escuchado algo al respecto?
Chris Piche: Sí, estoy al tanto de los hallazgos del Informe McKinsey sobre la limitada adopción de la IA aplicada en la conducción autónoma y el transporte conectado.
Don Armstrong: De acuerdo. Aproximadamente 470 de las 3500 empresas examinadas por McKinsey están trabajando en productos relacionados con la IA aplicada o habilitados por ellos. Tenemos la guía; te daré algo más que hacer, Mike. Gracias. La IA aplicada utiliza datos para aprender patrones y hacer predicciones que se pueden utilizar para resolver problemas del mundo real. A diferencia de la IA generativa, que crea nuevo contenido, por ejemplo, con la IA aplicada, los desarrolladores pueden utilizar algoritmos para encontrar debilidades en mundos virtuales utilizados para el entrenamiento de vehículos autónomos. Y quiero que comentes sobre eso, Chris, puedes explicar cómo funciona todo eso?
Las empresas que utilizan la IA aplicada en el centro de sus negocios la emplean en ingeniería, investigación y desarrollo. Además, la utilizan en fabricación, ventas y marketing, y servicios postventa como preferencias de infotenimiento. Las empresas también utilizan la IA aplicada para examinar riesgos ambientales, sociales y de gobernanza en posibles proveedores. Puedes desglosarlo para nosotros, que estamos acostumbrados solo a parte de esa terminología? Espero que puedas.
Chris Piche: La IA aplicada está fundamentalmente arraigada en machine learning, que es aprendizaje automático (ML), una forma de inteligencia artificial utilizada extensamente en sistemas de transporte autónomo como vehículos autónomos. Básicamente, utiliza algoritmos para analizar datos históricos y generar predicciones basadas en nuevos datos.
Dentro del ámbito del machine learning existe la visión por computadora (CV), un campo especializado centrado en capacitar a las cámaras para interpretar y comprender información visual, incluidas imágenes y videos. A través de diversas técnicas de aprendizaje automático, las cámaras de IA pueden identificar objetos e interpretar escenas para entender datos visuales.
Don Armstrong: Por ejemplo, estamos conduciendo por la carretera y una persona está cruzando la carretera. Este sistema tiene que entender que es una persona cruzando la carretera y debe reducir la velocidad. Es eso lo que estás diciendo?
Chris Piche: Para entender la situación con precisión, el sistema de visión por computadora calcula la distancia y el tiempo hasta la colisión. Luego, teniendo en cuenta la dirección y la velocidad de la persona, el sistema toma una decisión: ya sea detenerse, reducir la velocidad, cambiar de rumbo o una combinación de ambas.
Don Armstrong: Tiene que aplicar claramente los frenos o girar el volante?
Chris Piche: Sí. Volante y frenos, y a menudo ambos.
Don Armstrong: Wow.
Michael Marrs: Es solo un objeto, no necesariamente una persona, sino solo un objeto.
Don Armstrong: Por qué usar una persona? Podría ser cualquier cosa. Entonces, tiene que tener en cuenta todo eso, luego tiene que decir, quiero que veas todo esto, vamos a tomar esa información y la vamos a aplicar al automóvil. Entonces, todo eso tiene que ser escrito por un ser humano o a través de inteligencia artificial? Cuál es?
Chris Piche: En las primeras fases del transporte autónomo, los algoritmos fueron escritos predominantemente por desarrolladores humanos. Sin embargo, los sistemas modernos, como Tesla Full Self-Driving (FSD), principalmente aprovechan el aprendizaje automático y la visión por computadora. Esto implica desarrollar algoritmos capaces de analizar extensos conjuntos de datos de entrenamiento, como millones de imágenes de peatones capturadas por cámaras de vehículos en diferentes escenarios. Los algoritmos aprenden a identificar peatones estudiando estas imágenes en nuevos datos visuales.
Don Armstrong: Interesante. Son personas o solo un objeto en movimiento lo que mira o ambos?
Chris Piche: En el transporte, la visión por computadora puede detectar muchas cosas en la carretera, como vehículos, señales, luces, peatones, bicicletas, baches y otras situaciones en la carretera.
Don Armstrong: Por ejemplo, una roca gigante sale de la parte trasera de un camión de volteo y cae en tu camino. Él no lo sabe. Pero todavía está en la imagen; el camión de volteo se está alejando de ti. Y ahora la roca está delante de donde irás.
Chris Piche: El sistema de visión por computadora necesita identificar cualquier obstrucción, incluso si no puede etiquetarla específicamente como una roca.
Michael Marrs: Los vehículos tienen la capacidad. Cuando estacionan, estás mirando por encima del vehículo, con todos los sensores y cámaras a su alrededor, además de la que mira hacia abajo en la parte superior del vehículo. Es parte de ese programa también? Puede mirar verticalmente en lugar de horizontalmente? Puede mirar hacia abajo en cosas como acercarse a una intersección? Mira hacia abajo para potenciales?
Chris Piche: Los algoritmos de visión por computadora pueden utilizar entradas de múltiples cámaras alrededor de un vehículo. El número y las posiciones de estas cámaras de IA varían según el fabricante del vehículo, pero típicamente, los vehículos autónomos tienen alrededor de 10 cámaras de IA.
Cada cámara tiene diferentes campos de visión y cubre diferentes distancias. Está diseñada para capturar imágenes en diferentes condiciones de iluminación y clima, asegurando un rendimiento confiable en diversos entornos. Esta matriz de cámaras de IA proporciona al sistema de aprendizaje automático una vista detallada de 360 grados del entorno del vehículo, permitiendo un análisis y toma de decisiones precisos.
Don Armstrong: Entonces, Chris, quiero llevar la conversación sobre el tema que la Asamblea Estatal de California que aprobó este proyecto de ley que prohíbe que los camiones autónomos operen en las carreteras del estado sin un conductor humano presente. Y eso va en contra de lo que estamos escuchando aquí en Texas, que se está volviendo más común. No reconocemos, no reconozco, un camión de 18 ruedas autónomo que va por la autopista, pero entiendo que hay rutas específicas por las que estos vehículos autónomos se están moviendo por la autopista, entonces por qué California ha aprobado esta ley que dice que no sin un conductor?
Chris Piche: Es una pregunta importante. Cuando examinamos los registros de seguridad de los vehículos autónomos en comparación con los conducidos por humanos, los datos respaldan firmemente a los vehículos autónomos.
Incluso en su etapa actual, los vehículos autónomos tienen significativamente menos probabilidades de estar involucrados en colisiones que los vehículos conducidos por humanos, aproximadamente 10 veces menos. Y las colisiones fatales que involucran vehículos autónomos son aún más infrecuentes.
Don Armstrong: Entonces, lo que ha sucedido aquí es que el vehículo de crucero que aparentemente arrastró a un ser humano por la calle unos 100 pies, o como sea que estuviera allí en California, ha causado estragos en ello porque, enfrentémoslo, los vehículos de crucero y el servicio de vehículos autónomos de General Motors, hoy en día está prácticamente fuera de servicio de todos modos.
Chris Piche: Como dijiste, es principalmente un problema sociológico en lugar de tecnológico. Los datos confirman que los vehículos autónomos son aproximadamente diez veces más seguros que los vehículos conducidos por humanos, medidos por la probabilidad de colisión. Sería inteligente fomentar la adopción más amplia de cámaras de IA y vehículos autónomos en nuestras carreteras. Basándonos en estos datos, deberíamos promover el uso de cámaras de IA y vehículos autónomos en nuestras calles.
Michael Marrs: Iba a decir, no se promedia que hay más vehículos que no son autónomos en la carretera que vehículos autónomos, por lo que los porcentajes pesarían a su favor porque tienen un porcentaje más pequeño de vehículos en la carretera?
Chris Piche: En cuanto a las tasas de colisión por milla, los vehículos conducidos por humanos están involucrados en aproximadamente una colisión cada 500,000 millas. Por el contrario, los vehículos autónomos están involucrados en colisiones a una tasa de aproximadamente una cada 5,000,000 a 6,000,000 de millas. Entonces, la conducción autónoma es aproximadamente diez veces más segura que la conducción humana.
Don Armstrong: De acuerdo. Entonces, ahora hablemos de lo que hace Smarter AI.
Chris Piche: Smarter AI desarrolla cámaras de IA y sistemas de visión por computadora para la industria del transporte. Ofrecemos soluciones para OEMs fabricantes de vehículos nuevos y cámaras de IA de posventa para vehículos antiguos.
Don Armstrong: Y quiero ponerlo en perspectiva porque abarca a quién está involucrado. Noté que has creado servicios aquí para AT&T TV, BBM Video, Polycom Video y STUN TURN ICE. También has sido galardonado con Best of the Internet World, Líder Joven Top de Canadá y Top 40 Menores de 40. Eres todo eso, amigo.
Chris Piche: Eso solo significa que tengo experiencia.
Michael Marrs: Dónde estás ubicado? Estás en Canadá?
Chris Piche: Soy originario de Canadá y la sede de Smarter AI está en Las Vegas, no muy lejos de ustedes, caballeros. Pero hoy, estoy hablando con ustedes desde nuestra oficina Bulleye Sky en Dubai.
Michael Marrs: Hiciste algo para la carrera de Fórmula Uno de la semana pasada?
Chris Piche: Sí, llamé a algunos amigos que estaban allí porque no están ocupados dirigiendo compañías de cámaras de IA. Transmitieron en vivo la acción, incluidas las vistas y sonidos de los coches y los pits.
Don Armstrong: Muy bien. Muy bien. Hablemos por un minuto aquí mientras podemos y tenemos el tiempo y la conexión de IA por así decirlo esta mañana. Dónde estamos hoy en IA, aquí en los Estados Unidos y a nivel mundial? Están los Estados Unidos detrás de todo lo que está sucediendo o estamos al día con el resto del mundo?
Chris Piche: Estados Unidos lidera el mundo en IA, especialmente en transporte. Desde empresas de chips de IA como Nvidia hasta telemática de IA como Geotab, la innovación se origina en América del Norte. Además, empresas estadounidenses como Cruise, Tesla y Waymo están a la vanguardia de implementar estas tecnologías de cámaras de IA y visión por computadora en el transporte.
Don Armstrong: Y dónde se encuentra Smarter AI con todas estas otras compañías?
Chris Piche: Smarter AI es una plataforma de software de habilitación, que permite el uso de cámaras de IA y tecnologías de visión por computadora. Nuestra plataforma se utiliza tanto para sistemas de cámaras OEM, integrados directamente en vehículos durante la fabricación, como a través de dispositivos de posventa como cámaras de tablero de IA para flotas de transporte comercial.
Don Armstrong: Está sonando mucho el teléfono allí?
Chris Piche: Estamos ocupados.
Don Armstrong: Bueno, eso habla mucho, asumo que el éxito es abrumadoramente bueno.
Chris Piche: Estamos en la tercera o cuarta entrada de este juego de beisbol, pero hasta ahora todo va bien.
Don Armstrong: Puedo comprar cámaras y sistemas de IA más inteligentes y adaptarlos a mi auto?
Chris Piche: Absolutamente. Tenemos dashcams de IA de todas las formas y tamaños. Puedes comprar una dashcam de Smarter AI para tu vehículo de pasajeros o camión comercial. Nuestro sitio web es https://smarterai.camera.
Don Armstrong: Me encanta.
Don Armstrong: Entonces estás en Dubai. Eso significa que hay más actividad en Dubai o en diferentes partes del mundo y más en los Estados Unidos, o simplemente estás allí por negocios de IA?
Chris Piche: Nuestra oficina de Dubai apoya a los clientes de Smarter AI en EMEA: Europa, Oriente Medio y África.
Don Armstrong: Bueno, Chris, en cualquier momento que quieras pasar una mañana entera aquí en el programa de conversación sobre automóviles “In Wheel Time”, solo danos un grito y te tendremos, reservaremos 3 horas para eso. Porque podría hablar contigo toda la mañana.
Chris Piche: Me encantaría hacerlo. Estaré esperando su invitación en el estudio.
Don Armstrong: Qué hora es donde estás?
Chris Piche: Es poco después de las 6 pm.
Don Armstrong: Ve a cenar. Es un placer hablar contigo, Chris, y mantente en contacto con nosotros aquí.
Chris Piche: Gracias por tenerme de nuevo.
Don Armstrong: Gracias. Chris Piche es el fundador y CEO de Smarter AI. Tenemos más cosas por venir, incluido el calendario de eventos y una nueva reseña de automóviles después de un breve descanso aquí en el programa de conversación sobre automóviles “In Wheel Time.”
