¿Se puede solucionar esto con IA? Depende de la carretera. Si es una carrera larga y recta en Arizona, entonces sí. Quizá otros. Pero probablemente. El IMU puede indicarte en qué parte de la carretera estás y empezar a observar los patrones de hacia dónde va el coche. Las cámaras laterales aún pueden ver. Los limpiaparabrisas son automáticos y se despejarán el parabrisas en segundos. Y @NianticLabs tiene un sistema que puede indicar a la IA del coche exactamente dónde está si puede ver algo alrededor del coche. Incluso el cactus es muy individual para cada posición en el desierto. A esto lo llamo pensamiento israelí, ya que me enseñaron a pensar en 3D en el programa 8200 donde hablé hace varios años.

Los coches de carreras tienen otro sensor: un láser apuntando directamente debajo del coche. Este láser puede indicar si el coche está derrapando en una curva, lo que ayuda al ordenador IA principal a empujar el coche de carreras por la curva con la mayor fuerza posible. Esto maximiza la velocidad sin perder tracción, lo que o bien perdería velocidad o te haría chocar contra la pared. Por ello, la IA puede mantener el coche al límite de la tracción de una forma que un humano no puede, por eso superó al humano en el automovilismo en Abu Dabi.

He estado pensando más en eso. De hecho, hay 20 empresas trabajando con Niantic para construir un modelo o mapa mundial con resolución de un voxel por milímetro. Es increíblemente detallado. Una vez que mapas una calle en vóxeles, en cuanto la cámara puede ver suficiente patrón en esos vóxeles, sabe exactamente dónde está. Esta tecnología estará presente en teléfonos y coches para el año que viene. Actualmente, Tesla tiene el mejor mapa voxel del mundo—mejor que el de Niantic—y está más actualizado porque tienen tantos coches circulando, creando un mapa en tiempo real. Esto es crucial para condiciones difíciles: 1. Si un coche está en una tormenta de nieve y pierde su sensor principal, aún puede usar otras entradas. Aunque la cámara trasera esté cubierta de nieve (como en mi caso), sigues teniendo cuatro cámaras laterales y una cámara interior. 2. Incluso la cámara interior a veces puede ver puntos de referencia, como un rascacielos a través de la ventana trasera, lo que permite al coche calcular su posición exacta en el espacio 3D a medida que identifica más objetos. 3. En un día despejado, esto es fácil, pero en una ventisca intensa, la visibilidad es obviamente limitada. Tu idea de vigilar otros coches es una gran forma de mantener el sistema más seguro. Esto reduciría las tasas de error con el tiempo para la IMU (Unidad de Medición Inercial), que rastrea la direccionalidad, los baches y el rumbo. También hay sensores en cada rueda para monitorizar el deslizamiento. Aunque un micrófono no ayuda mucho en una tormenta de nieve, los objetivos principales son: * Ver las luces rojas del camión que tienes delante * Seguimiento de la dirección de movimiento de otros vehículos * Encontrar cualquier evidencia de marcas de carril a través de las cámaras laterales Será interesante ver cómo lo resuelven completamente. Parece sencillo en línea recta, pero una carretera sinuosa en un cañón en plena tormenta de nieve es más complicada. Aun así, se aplica la misma idea: si puedes ver un coche delante de ti y dónde está en la carretera, puedes saber si está entrando en una curva. Otros coches son sin duda un dato vital, especialmente si uno se accidenta, lo que indica al sistema que debe frenar y detenerse. Es muy divertido pensarlo.