A pesar de que la IA ha dado un paso más en el campo de los drones autónomos, la idea es aún un boceto sobre el que hay que trabajar. Las operaciones que realizan los aparatos no son tan simples: además del propio pilotaje, entre las tareas adicionales, hay que realizar un mapeo de la topografía del terreno cercano, un control del tráfico aéreo o la supervisión y cumplimiento de las regulaciones y restricciones legales. Ahora, todas quedarían en manos de la IA que debería, además, tomar decisiones en tiempo real.
Actualmente, es Third Space Auto la compañía que lidera el desarrollo y la implantación de la IA en los drones. La organización está trabajando en drones que realicen la entrega de pedidos y reduzcan los tiempos de envío de la compra. Mientras una entrega normal en coche tardaría cerca de 45 minutos, con el uso de los drones el tiempo se reduciría hasta los 5 minutos.
Pero entonces, ¿dónde quedan los repartidores? Aunque los drones se conviertan en los trabajadores del futuro, también sería necesario un equipo de personas encargadas de supervisar el tráfico aéreo, el progreso de los drones y su estado. De esta manera, a medida que se avanza en la implantación de la IA también emergen nuevas oportunidades laborales, trabajos del futuro que aún no existen, como puede ser un experto en dornes con Inteligencia Artificial.
“En los primeros tres años de integración de los drones se crearán más de 70.000 puestos de trabajo en los Estados Unidos con un impacto económico de más de 13.600 millones de dólares"
La Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI) afirma que “en los primeros tres años de integración de los drones se crearán más de 70.000 puestos de trabajo en los Estados Unidos con un impacto económico de más de 13.600 millones de dólares. Este beneficio crecerá hasta el año 2025, en el que prevemos la creación de más de 100.000 puestos de trabajo y un impacto económico de 82.000 millones de dólares”
Paso a paso
La herramienta utilizada para ayudar a desarrollar la IA es el sistema de código abierto Microsoft AirSim. Esto permite a Third Space Auto simular de forma segura entornos realistas y dinámicas de vuelo en un entorno virtual, para ayudar a garantizar su funcionamiento seguro y correcto en el mundo real.
Las soluciones de IA para drones de Third Space Auto no emplean deep learning para automatizar la gestión, ya que supone una caja negra en los procesos intermedios. A diferencia del enfoque utilizado en el machine learning, (el elegido por Third Space) el cual implica que un sistema realice una función con datos que mejoran progresivamente con el tiempo, en el deep learning son los propios algoritmos los que determinan si las predicciones son precisas.
En el caso de la IA aplicada a los drones, es muy importante ser capaz de evaluar cada decisión de forma clara. Evitar un obstáculo inesperado y salirse de la ruta, por ejemplo, es algo que necesita ser registrado para mostrar la razón por la que el dron se ha desviado de su ruta preestablecida.
El machine learning - explica Arshia Gatriot, fundadora y Ceo de la empresa - "funciona evaluando situaciones del tipo 'si pasa esto, entonces es aquello'. Por ejemplo, si un dron se ve obligado a volar más alto para esquivar un árbol, entonces podemos ver exactamente que ha ocurrido y por qué”.
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