{"id":360323,"date":"2024-06-21T14:53:57","date_gmt":"2024-06-21T12:53:57","guid":{"rendered":"https:\/\/mlcluster.com\/?p=360323"},"modified":"2024-06-24T09:57:28","modified_gmt":"2024-06-24T07:57:28","slug":"inteligencia-artificial-para-una-movilidad-ultraconectada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mlcluster.com\/en\/inteligencia-artificial-para-una-movilidad-ultraconectada\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para una movilidad ultraconectada"},"content":{"rendered":"

Esta ma\u00f1ana se ha celebrado el curso \u201cImpacto de la Inteligencia Artificial en la Movilidad<\/a>\u201d, organizado por el Cl\u00faster de Movilidad y Log\u00edstica de Euskadi<\/a>, para la Universidad del Pa\u00eds Vasco<\/a>, con el apoyo de Mubil<\/a>. El curso ha ofrecido una revisi\u00f3n integral y actualizada de la situaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial, proporcionando una visi\u00f3n orientada a afrontar los retos que presenta y aprovechar sus oportunidades. En ese sentido, se han analizado tanto las perspectivas en el corto y medio plazo, como la visi\u00f3n desde los diferentes agentes implicados: veh\u00edculos, infraestructuras y gestores de movilidad, tr\u00e1fico y transporte, incluyendo el papel indispensable de la ciberseguridad.<\/p>\n

D\u00f3nde termina la movilidad conectada y d\u00f3nde empieza la inteligencia artificial, ha sido una de las cuestiones que ha recorrido todas las intervenciones. M\u00e1s all\u00e1 de vaticinios efectistas, todos los ponentes han destacado un camino no tan vertiginoso. De hecho, muchas de las aplicaciones de la inteligencia artificial ya est\u00e1n entre nosotros, aunque no hayan desarrollado todo su potencial. Porque, la inteligencia artificial puede considerarse como la gesti\u00f3n de un ingente n\u00famero de datos para generar conclusiones coherentes. Eso, ya se est\u00e1 haciendo ahora. En adelante, falta incorporar m\u00e1s informaci\u00f3n, sofisticar algoritmos, identificar e implementar soluciones y gestionar otras cuestiones como confiabilidad o seguridad, pero actualmente la movilidad ya est\u00e1 generando, utilizando y gestionando datos para optimizarse.<\/p>\n

Tras esa visi\u00f3n de prudencia ante una eclosi\u00f3n no tan explosiva, los ponentes han respondido, cada uno desde su perspectiva, a la pregunta de qu\u00e9 podemos esperar de la inteligencia artificial aplicada a la movilidad. Oihana Otaegui, directora de la divisi\u00f3n de Transporte y Seguridad de Vicomtech<\/a>, afirmaba que la “Movilidad Automatizada Conectada y Cooperativa (CCAM) est\u00e1 floreciendo gracias a la Inteligencia Artificial, que ha logrado un avance notable con la aparici\u00f3n de sofisticados m\u00e9todos de Deep Learning, junto con el desarrollo de tecnolog\u00edas como las comunicaciones, microelectr\u00f3nica, sensores e infraestructuras. Las soluciones CCAM han aprovechado la aplicabilidad de componentes basados en IA para la percepci\u00f3n, la interpretaci\u00f3n situacional y la toma de decisiones en todos los \u00e1mbitos, desde el veh\u00edculo a la gesti\u00f3n de infraestructuras y movilidad”. Y a\u00f1ad\u00eda que, a principios de la d\u00e9cada de 2010, surgi\u00f3 un gran inter\u00e9s en los enfoques que buscaban entrenar sistemas de extremo a extremo, generalmente en forma de redes neuronales, aprendiendo transformaciones altamente complejas que operan sobre los datos de entrada y producen resultados finales para la toma de decisiones. Estos sistemas revelaron que la respuesta de los componentes de IA es en gran medida impredecible en condiciones reales, lo que hace que a menudo los usuarios perciban estos sistemas como cajas negras debido a su falta de transparencia e interpretabilidad. Tambi\u00e9n se ha hecho evidente que la IA puede ser injusta y sesgada dependiendo de los datos de entrenamiento, y puede ser extremadamente sensible a entradas inesperadas.<\/p>\n

Para evitar que el creciente uso de componentes de IA a nivel de veh\u00edculos en particular y de la movilidad y transporte en general nos lleve por un camino en el que los sistemas tomen decisiones y nosotros confiemos ciegamente en ellos, la IA confiable es el siguiente paso. Para ganar aceptaci\u00f3n social y un desarrollo sostenible y \u00e9tico, es imprescindible la denominada “IA confiable”, que Europa est\u00e1 liderando gracias al avance tanto tecnol\u00f3gico como legislativo (AI Act). Este marco normativo clasifica los sistemas de IA seg\u00fan su nivel de riesgo y establece requisitos estrictos para aquellos considerados de alto riesgo, como las aplicaciones del sector de la movilidad y automoci\u00f3n, incluyendo obligaciones de transparencia, evaluaci\u00f3n de conformidad y supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n

Como ejemplos de aplicaci\u00f3n, Alfonso Brazalez, director de Transporte Sostenible y Movilidad de Ceit<\/a>, destacaba trabajos que ya se est\u00e1n desarrollando con aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial. En concreto, presentaba ejemplos de uso para la identificaci\u00f3n de estado de la v\u00eda, lo que incide en la propia disponibilidad de las carreteras o en la identificaci\u00f3n de eventos que dificulten la visibilidad, como la niebla. Estas aplicaciones incorporadas al veh\u00edculo y a la gesti\u00f3n integral, permiten ofrecer previsiones y ayudar en la toma de decisiones de movilidad, tanto desde el punto de vista particular, como del transporte colectivo.<\/p>\n

Aritza Aldama, product manager de Kapsch<\/a>, expon\u00eda el trabajo que desarrollan para la gesti\u00f3n del tr\u00e1fico con IA aplicada. A pesar de los avances, incid\u00eda en la necesidad de identificar correctamente los casos de uso, es decir, las aplicaciones y utilidades de ese ingente volumen de datos para que sirvan para resolver una situaci\u00f3n, m\u00e1s all\u00e1 de obtener una abrumadora cantidad de informaci\u00f3n.<\/p>\n

En la misma l\u00ednea, Javier Rojo, Tolling Manager en Indra<\/a>, expon\u00eda c\u00f3mo la IA, y en particular el Deep Learning, est\u00e1 revolucionando la gesti\u00f3n y mejora de la movilidad. Estas tecnolog\u00edas permiten el c\u00e1lculo preciso de estad\u00edsticas y la monitorizaci\u00f3n del tr\u00e1fico en tiempo real. Adem\u00e1s, los \u00faltimos avances en visi\u00f3n artificial para la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de veh\u00edculos en los sistemas de peaje contribuyen a la gesti\u00f3n de la movilidad en \u00e1mbitos como el acceso a las grandes urbes.<\/p>\n

Por su parte, Luis Lozano, gerente de la subdirecci\u00f3n de sistemas aeroespaciales del Ineco <\/a>ofrec\u00eda una perspectiva global sobre las ventajas y oportunidades que la IA aporta a la gesti\u00f3n y mejora de las infraestructuras de movilidad, destacando su impacto en la capacidad, eficiencia, sostenibilidad y resiliencia. Durante su exposici\u00f3n ha abordado temas clave como el mantenimiento predictivo para optimizar la explotaci\u00f3n de activos, la implementaci\u00f3n de gemelos digitales que facilitan la toma de decisiones y la simulaci\u00f3n de diferentes escenarios, as\u00ed como el papel de la IA generativa en la gesti\u00f3n de las infraestructuras en un futuro cada vez m\u00e1s pr\u00f3ximo.<\/p>\n

Inteligencia Artificial y Ciberseguridad<\/strong>
\nEl curso se cerraba con el imprescindible abordaje de la ciberseguridad. La intervenci\u00f3n de Oscar Lage, jefe de ciberseguridad de Tecnalia<\/a>, se adentraba en el mundo de la computaci\u00f3n segura, explorando su papel crucial en la protecci\u00f3n de la soberan\u00eda y confidencialidad de los datos en la era de la Inteligencia Artificial. Durante la sesi\u00f3n se ha discutido sobre t\u00e9cnicas avanzadas como la criptograf\u00eda homom\u00f3rfica y c\u00f3mo estas pueden ser aplicadas para garantizar la seguridad en la explotaci\u00f3n de algoritmos de IA.<\/p>\n

El Cl\u00faster en los Cursos de Verano<\/strong>
\nDesde 2018, el Cl\u00faster de Movilidad y Log\u00edstica de Euskadi organiza cada a\u00f1o un curso de verano para la Universidad del Pa\u00eds Vasco, con la colaboraci\u00f3n de la Diputaci\u00f3n Foral de Gipuzkoa a trav\u00e9s de Mubil. El objetivo es acercar la Movilidad Inteligente y Sostenible a las nuevas generaciones de profesionales e identificar nuevos \u00e1mbitos de conocimiento para una movilidad m\u00e1s segura, eficiente y sostenible.<\/p>\n

Archivo fotogr\u00e1fico:<\/strong>
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