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Tesla y su problema con el procesamiento de imágenes

Tesla Inc., el fabricante de automóviles autónomos y gigante de la industria tecnológica aún no lanza al mercado el sistema de piloto automático que prometió hace 9 meses. En ese tiempo, el actual CEO Elon Musk publicó en Twitter que este sistema tardaría entre 3 y seis meses para estar listo. La compañía se vio involucrada en un problema legal cuando en mayo de 2016 el sistema de piloto automático de uno de sus vehículos falló y el conductor murió en el incidente. Aunque Tesla deja en claro que sus vehículos no son completamente autónomos, el conductor no estaba prestando atención al camino cuando se atravesó un trailer. Lamentablemente el sistema de procesamiento de imágenes del automóvil no detectó al tráiler en la carretera, debido a que confundió el color claro del vehículo de carga con el del cielo y no pudo frenar a tiempo.
La presión sobre Tesla por crear un sistema de piloto automático completo, estable y seguro ha hecho que los departamentos de innovación y desarrollo de la empresa trabajen de manera apresurada. El mes pasado Tesla tuvo que llamar a revisión a 11,000 de sus vehículos debido a una falla en el sistema de seguridad de los asientos. Uno de los principales factores en la demora del piloto automático completo prometido es que no pueden garantizar la seguridad de su sistema de procesamiento de imágenes. Esto es una serie de técnicas que se utilizan para modificar y analizar imágenes con el propósito de obtener información de ellas en tiempo real. Así, el automóvil puede “ver” lo que está pasando a su alrededor y detectar donde hay otros vehículos, peatones, u otra clase de obstáculos. Esta tecnología, que surgió en la década de 1960 en instituciones como el laboratorio de propulsión a reacción de la NASA y el MIT, se ha vuelto prominente en varios sectores de la industria y las empresas compiten por desarrollar los métodos más efectivos para que una máquina pueda entender su entorno. Tesla se ha visto envuelto en críticas después de reportar pérdidas en su último trimestre, además de que recibió un golpe duro en el precio de su acción.

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El dilema de los vehículos autónomos

Los vehículos autónomos han surgido en los últimos años como uno de los avances tecnológicos que tendrá un gran impacto social en el futuro. El rápido crecimiento de las ciencias de la computación y el desarrollo de la Industria 4.0 han permitido que hoy en día se produzcan automóviles que conducen por cuenta propia.

Este ha sido un gran paso, pero aún así sigue siendo necesaria la intervención humana para llevar a cabo ciertas tareas que el automóvil no puede realizar de manera independiente. Quitar a los conductores crea un gran problema, pues a diferencia de los humanos que actuamos por instinto, los automóviles deben ser programados para tomar las decisiones. Algunos de estos casos son accidentes fatales que involucran a los pasajeros o a las personas en su entorno. ¿Quién es apto para decidir de qué manera va a responder un auto en una situación como esta? Se han propuesto diferentes maneras de abordar esto: buscar que se disminuya el número de muertes, elegir un evento al azar o dejar que el automóvil siga su camino sin intervenir, entre otras.

Por esto considero que este tema es de gran relevancia. Es un problema que ha existido por años en las mentes de los filósofos y que está a poco tiempo de convertirse en una realidad. Y alguien tendrá que tomar estas decisiones, por lo que es necesario analizar las consecuencias, desde los distintos puntos de vista de las diferentes disciplinas de estudio.

Modelación y simulación de la arteria aorta a partir de datos clínicos utilizando un modelo fraccional viscoelástico y el método del elemento finito

En el artículo “Modelación y simulación de la arteria aorta a partir de datos clínicos utilizando un modelo fraccional viscoelástico y el método del elemento finito”, publicado en la Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica en septiembre del 2015, por los autores J.E. Palomares Ruiz, M. Rodriguez Madrigal, J. G. Castro Lugo, A. Ramirez Treviño y A. A. Rodriguez Soto, se expone el tema de la modelación de la aorta y su importancia para el estudio de ciertas enfermedades.

El texto se divide en cinco apartados principales: primero, la introducción, donde se presenta un contexto de la investigación.  Después, la metodología, en donde se explica brevemente la composición de la aorta, el proceso de construcción geométrica, y un análisis matemático del modelado de la arteria. En seguida se presentan los resultados obtenidos a partir de los cálculos que se hicieron. Después se presenta discuten que los resultados concuerdan con los análisis de pacientes reales y de la importancia de basar las simulaciones en las geometrías reales de las arterias. Finalmente se presentan las limitaciones físicas que afectan a los resultados. En el texto los autores describen su con un tono neutral y objetivo, además de utilizar un lenguaje técnico. La información viene acompañada de cálculos, diagramas e imágenes que le facilitan al lector el entendimiento del artículo.

Los autores, además de mostrar una metodología para realizar una modelación de la aorta, describen de qué maneras se puede aplicar la información y los modelos que han obtenido. Hacen mención particular de cómo esta investigación puede utilizarse para la prevención y tratamiento de enfermedades cardiovasculares. Los autores son un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico Superior de Cajeme y del Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría.