¿Cómo influirá el Edge Computing en el desarrollo de los coches autónomos?

Los coches autónomos son un término de moda que nos encontramos en multitud de artículos, vídeos y portadas. Los fabricantes esgrimen el concepto como su propia punta de lanza tecnológica, y nos prometen fechas (muy cercanas, en realidad) en las que será posible encontrarnos por las carreteras con unidades completamente autónomas. Tesla afirma que en 2020 podremos dormir en el coche mientras nos desplazamos; Volkswagen habla de 2025 y Ford, de 2021.

La realidad va a ser bien distinta, porque una cosa es un coche autónomo, y otra un coche con cierto nivel de automatización en sus funciones. Y eso es lo que tenemos, y lo que tendremos a tan corto plazo: coches con sistemas de automatización de la conducción tanto para el control del movimiento longitudinal, como para el control del movimiento lateral, ambos a la vez, que permitan alguna licencia al conductor, como leer o descansar. Sin embargo, en esos casos, el usuario debe estar preparado para intervenir si el sistema lo solicita o se produce un fallo o pérdida de las condiciones de funcionamiento, y pasaría a ser el conductor.

Pero un coche 100% autónomo es otra cosa. Se trata de un vehículo capaz de lidiar con cualquier escenario posible sin la intervención humana, en todos los casos posibles. Es decir, no existe la figura del conductor, y el vehículo ni siquiera tendría mandos (volante, pedales). Para llegar a ese nivel de autonomía han de pasar unos cuantos años, sobre todo para que la tecnología necesaria esté disponible, y sea infalible.

Edge Computing, la tecnología facilitadora

Edge Computing, o computación perimetral, es un concepto muy similar a la Computación en la Nube, pero que se realiza en la fuente de los datos, o cerca de ella, en lugar de trasladarlos a los Centros de Datos para procesarlos. Es decir, los puntos generadores de datos son, a la vez, pequeños centros de procesamiento de datos. Esto garantiza una respuesta más rápida, algo ideal para el reto al que se enfrenta un coche autónomo.

¿Cómo puede influir el Edge Computing en el desarrollo de los coches autónomos? ¿Por qué va a ser tan decisivo? Lo veremos a través de cuatro puntos principales:

Mejor gestión de datos

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a enormes flujos de datos de diversas fuentes, eminentemente desestructurados y que, además, multiplicarán su volumen con el auge del Internet de las Cosas. Pues bien, los datos que se espera generen los coches autónomos bien podrían igualar el volumen anteriormente mencionado. Se estima que un solo coche podría generar 30 TB de datos durante un solo día, siendo conservadores.

En los Estados Unidos se estima que en 2020 podrían existir 10 millones de vehículos autónomos en 2020; algo ciertamente dudoso si nos referimos a verdaderos coches autónomos, pero factible si somos menos exigentes y aceptamos coches con cierto grado de automatización.

La cantidad de datos generados excederá, con mucho, la capacidad de nuestra imaginación. El trasiego de datos desde los propios coches a los centros de datos saturaría la capacidad de las redes de comunicaciones más avanzadas. Por tanto, una gran solución sería disponer de capacidad de computación en el propio vehículo, algo que da sentido completo a la adopción del Edge Computing para coches autónomos.

Comunicación V2V (entre vehículos)

Una de las tareas más importantes del futuro coche autónomo es comunicarse con su entorno, ya sea con la infraestructura —semáforos, por poner un ejemplo, pero también con cualquier sistema de avisos o alertas ante problemas— o con los demás vehículos que le rodean.

La razón de esto es trivial: los vehículos autónomos se asemejarán a una gran bandada de pájaros y, por tanto, cada unidad deberá estar perfectamente coordinada con sus vecinos cercanos. Además, cada vehículo dispondrá de datos críticos sobre cambios meteorológicos y de las condiciones de la carretera. Gran parte de estos datos podrán enviarse y recibirse entre los propios vehículos, sin necesidad de que interactúen con la Nube.

Reacción ante imprevistos en tiempo real

El Edge Computing proporciona una gran ventaja a los propios sistemas perimetrales, y es que cualquier procesamiento en local reduce considerablemente el tiempo entre la generación de los datos, su análisis y la obtención de respuesta. Por tanto, la latencia se verá sensiblemente reducida.

Estos vehículos deberán reaccionar inmediatamente a las condiciones cambiantes de la carretera o a cualquier imprevisto, del tipo que sea. Sufrir lag no solo es inconveniente, sino que puede suponer un grave riesgo para la seguridad de los ocupantes. Aquí, los dispositivos perimetrales no estarían solamente ubicados en los propios coches, sino en la infraestructura cercana. Utilizando redes 5G, sería posible reducir el tiempo de respuesta de tal manera que se pueda reaccionar en tiempo real ante cualquier incidencia.

Integración con la Smart City

A la vista de los puntos anteriores, queda claro que la computación perimetral es perfecta para integrar coches autónomos con Smart Cities. Los sensores en los vehículos generan datos sobre las condiciones de la carretera, sobre la congestión o sobre cualquier asunto relacionado con la conducción. Esta información la recibirá la infraestructura que, a su vez, la retransmitirá al resto de vehículos como información de estado para ayudar a tomar mejores decisiones, más eficientes.