Mugikortasun konektatuaren, kooperatiboaren eta automatizatuaren erronkak (CCAM)

Mugikortasunak bere historiako erronkarik handienetako bati egin behar dio aurre, hau da, 0 heriotza, 0 isurketa eta 0 auto-ilara lortu behar ditue mugikortasunak. Horrek berekin dakar mugikortasunean, ibilgailuetan, propultsioan, sentsoreetan, azpiegituretan eta trafikoaren kudeaketan dauden fronte eta elementu guztietan jardun behar izatea.

0 isurketei dagokienez, esan dezakegu energia-ekoizpenarekin lotutako berotegi-efektuko gasen isuriak direla klima-aldaketaren arrazoi nagusia. 2050erako, munduko biztanleriaren % 70 inguru hirietan biziko da, eta hazkunde orokorrak 2.500 milioi pertsona gehitu ditzake hiriguneetan. Urbanizazioak ondorio izugarriak eragiten ditu pertsonen eta ondasunen mugikortasunari dagokionez, eta hiriak kritikoki beren garraio-sistemen mende bihurtuko dira. Garraio-sistemen gabeziek atzerapenak, kostuen igoera, frustrazioa, kutsaduraren areagotzea eta osasunaren narriadura eragiten dituzte. Osasunaren Mundu Erakundearen arabera, airearen kutsadurak 4,2 milioi heriotza goiztiar eragiten ditu urtero mundu osoan, eta horietatik 400 000 inguru EBn gertatzen dira, AEMAren arabera (2019). Airearen kutsaduraren kontzientzia (eta PM10 eta PM2.5 partikula txikiekiko esposizioa) osasun-arazo garrantzitsu gisa hazten ari da eta garraioak nabarmen laguntzen du emisio horietan. Garraioak ELGAko herrialdeetako PM isurketen % 50 hartzen du. Biztanleriaren hazkundearekin, urbanizazioarekin eta ingurumen-beharrekin, berotegi-efektuko gasen isurketei buruzko garraio-arauak zorrotzagoak bihurtzen dira, eta hiriek azpiegiturak egokitu behar dituzte portaera aldatzeko eta bizitza hobetzeko. Trafikoa eta sareak kudeatzeko irtenbide eraginkorrak behar dira, baina sistema horiek ezartzea trafikoa erabat optimizatzen lagunduko duten teknologien egoeraren mende dago zuzenean, hala nola ibilgailu lagunduak edo automatizatuak, telekomunikazioak eta azpiegituren sentsorizazioa.

Gidatzeko lana optimizatzeko eta istripuak saihesteko gidatzearen automatizazioari dagokionez, esan behar da gidatzea oso lan konplexua dela, eta hainbat funtzio kognitibo eta psikomotorren lankidetza eskatzen duela aldi berean. Istripuak faktore askoren ondorio izan daitezke, eta hiru kategoriatan sailka daitezke: errepidea, ibilgailua eta gidaria. Errepidean esku hartzen duten gainerako faktore guztiak gorabehera, giza akatsa da oraindik ere faktorerik hilgarriena (trafiko-istripuen % 90 giza akatsek eragiten dituzte). Osasunaren Mundu Erakundearen arabera, mundu osoko 1,24 milioi pertsona baino gehiago hil ziren 2010ean, zirkulazioak eragindako traumatismoen ondorioz.

Batetik bestera mugitzeko moduan aldaketa sakonak izaten ari gara, autonomia handiagoko bateriak eta garapen betean dagoen gidatzeko teknologia autonomoa dituen ibilgailu elektrikoaren etorrerari esker. Ibilgailu autonomoek erraztuko dute mugikortasun elektrikoa eskala handian sartzea, eta, horrela, haien abantailak handituko dira iraunkortasunari dagokionez, ez soilik ingurumenari dagokionez. Alde batetik, automatizazioak berak energia-eraginkortasuna hobetu dezake, azelerazioa eta balaztatzeak murrizten dituelako eta azpiegituretan ibilgailu-fluxu konstante hobea mantentzeko gai delako. Bestalde, ibilgailu horiek mugikortasunaren sektoreko beste berrikuntza batzuekin lotu daitezke, hala nola partekatutako autoekin edo mobility-as-a-service -arekin (mugikortasuna zerbitzu edo MaaS gisa), horiek garraio integratuko zerbitzuak ematen baitituzte harpidetzaren bidez.

Ontziratutako sistemak eta funtzionalitate autonomoak dituzten ibilgailuak

Mugikortasun konektatu, kooperatibo eta automatizatu berritzaileak (CCAM) Europako garraioaren hobekuntzan ekarpen handia egiteko ahalmena du. Garraio osasungarriagoa, seguruagoa, eskuragarriagoa, jasangarriagoa, errentagarriagoa eta eskariari leku guztietan eta guztientzat erantzungo diona ekar dezake. Ibilgailu konektatuak eta automatizatuak sartzeko (EAE), itsasontzian erabakiak hartzeko eta hautemateko sistema fidagarriak eta eskuragarriak behar dira.

Azken hamarkadak erakutsi du ikaskuntza sakonean (deep learning) oinarritutako IH ezinbestekoa dela etorkizuneko pertzepzio-teknologia horiek garatzeko eta erabakiak hartzeko. Hala eta guztiz ere, baditu funtsezko gabezia batzuk, orokortzeko gaitasun mugatuarekin lotuta daudenak (kasu mugatuak: «EDGE») eta trazabilitaterik ezarekin (huts egitea), ziurta daitekeen inplementazioa eragozten dutenak, hein handi batean kalitate handiko entrenamenduari buruzko datu nahikorik ez dagoelako. IAren inplementazio arrakastatsu baterako behar dena ikaskuntzan oinarritutako IAren (datuak) eta IAren konbinazio bat da, ereduetan oinarritua. Horri esker, ikaskuntza sakonaren gaitasunak integratu ahal izango dira ereduetan oinarritutako metodoen segurtasunean, gardentasunean eta trazabilitatean, ibilgailuen, azpiegituraren eta errepide-erabiltzaileen arteko elkarreragin seguru eta fidagarria lortzeko.

Horregatik, hurrengo belaunaldiko ibilgailu-sentsoreen multzoa lehendik dauden sentsoreen konbinazio bat izango da, kostuaren eta funtzionaltasunaren eskakizunak betetzen dituena (zehatzak, fidagarriagoak eta kontrako baldintzen aurrean erresistenteagoak). Sentsore horiek, hala nola kamerak, lidarrak eta radarrak, IAn oinarritutako algoritmo sendoen diseinuarekin osatuko dira. Algoritmo horiek egoeraren kontzientzia handiagoa sortuko dute, erabakiak modu seguruan hartzeko.

IAn oinarritutako pertzepzio- eta erabaki-sistemak ikertu eta garatzeko, datu gordinen kantitate masiboak (grabazio errealak) eta prozesatuak behar dira, sistema horien entrenamendu- eta balidazio-prozesua errazteko. Datuen kudeaketa hori oso zaila izaten ari da gaur egun.

Lehen begiratuan, gidaritza autonomoa (SAE-L3 eta goikoa) gidariari laguntzeko sistema aurreratuen (SAE-L2) garapenaren jarraipen soil gisa ikus daiteke. Sistema horiek gidariari berariazko gidatze-ekintzak egiten laguntzen diote, hala nola erreiz aldatzen, larrialdiko aurrealdeko distantzia mantentzen eta frenatzen. Hala ere, aurrerapauso horrek erronka handia dakar, sistemei eska dakizkiekeen errendimendu- eta fidagarritasun-baldintzak kontuan hartuta. Gidariek (gizakiek) estatistikoki 7,5 milioi km gidatzen dituzte inolako istripurik gabe. SAE-L2 ADAS sistemak sartzeak istripu-probabilitatea murrizten du, hamarreko faktore batengatik. Beraz, SAE-L3 automatizazio-maila edo handiagoa duten ibilgailu autonomoek edozein egoera kritiko saihesteko edo kontrolatzeko erronkari egin behar diote aurre, istripuen arteko gutxienez 75 milioi km-ko distantzia estatistikoan, SAE-L2 baten antzeko errendimendua lortzeko (lagundutako gidatzea).

Distantzia horretan, nahitaez, errepide-sorta oso aldakorra eta gidatze-egoerak sartzen dira, giza gidari batek inolako arazorik gabe maneiatu dezakeena, baina sistema automatizatuentzat erronka handia izan daitekeena. Ondorioz, SAE-L3rako proba-prozedurek eta -metodologiek funtsezko erronka izaten jarraitzen dute. Abiapuntua gaur egungo SAE-L2 probako ikuspegiak dira. Ikuspegi horiek, funtsean, agertoki posible guztiak definitzen dituzte, egoera horiek probatzeko ibilgailuekin grabazio errealak sortzen dituzte, edo simulazioak sortzen dituzte eta sistemaren errendimendua proba bidez ebaluatzea ahalbidetzen dute. Galdera horiei erantzunak emateko, industriak alderdi teknologiko hauei heldu behar die:

• Froga-ingurune egokia eta metodologien estandarizazioa.
• Datu gordinen kudeaketa adimenduna
• Eszenaren deskribapen-datuak hobetzeko eta administratzeko esparrua ematea.
• Errendimendu handia zenbatzea eta aplikazioen eskalagarritasuna
• Elkarreragingarritasuna eta izen anitzeko simulazio konplexua gaitzea

Azkenik, aipatzekoa da banakako ibilgailuentzako eta flotak kudeatzeko maila makroskopikoko kudeaketak zeregin garrantzitsua izango duela mugikortasun elektrikoaren antolaketan. Baterien autonomia handitzeko eta kargatzeko kudeaketa optimizatzeko sistemek funtsezko zeregina izango dute mugikortasun elektrikoaren hedapena sustatzeko orduan. Ez dugu ahaztu behar zein garrantzitsua den ibilbideak eraginkortasunez kudeatzea eta kargatzeko plangintza egitea, eroanbide-profilak, ibilbideak eta bateriaren karakterizazioa ateratzearen arabera, gidariaren autonomia-antsietatea – Range anxiety – Murrizteko, informazio indibidualizatua emanez. Gainera, denbora errealean gomendiozko motorrak garatzeak edo ezartzeak garrantzia hartuko du, eta motore horiek alternatiba seguruak eskainiko dizkiote gidariari ibilbidean zehar egiten duen kontsumoan oinarrituta; izan ere, kontsumoa erraz alda dezakete kanpoko faktoreek (meteorologikoek, lurraren topografiak, ibilbideen atzerapenek edo aldaketek) edo gidariari berari datxezkion faktoreek (gidatze-profila, erosotasun-maila).