Durante mucho tiempo, las carreteras abiertas han sido parte integral del espíritu estadounidense, conectando ciudades, pueblos y horizontes infinitos desde las praderas hasta la costa. Representan la libertad de movimiento, la aventura y las oportunidades. Y nadie encarna mejor este ideal que los conductores de camiones de larga distancia. Son como vaqueros modernos que cruzan el país (y, a menudo, las fronteras), asegurando que los estantes estén llenos, que los medicamentos estén disponibles y que los pedidos en línea lleguen a tiempo. En 2021, los camiones movieron más del 70% del tonelaje de carga en EE.UU.. Son el motor literal de la economía. Sin embargo, con la creciente demanda de transporte de mercancías y la industria adaptándose a nuevas regulaciones y a una inminente escasez de conductores, las empresas están buscando la manera de utilizar redes de carga digitales y camiones autónomos para incrementar la capacidad, fortalecer la resiliencia y liberar a conductores experimentados para tareas altamente especializadas como la recogida (primera milla) y la entrega (última milla).
En la última temporada de Now Go Build, viajé a Arizona para presenciar de primera mano cómo esta tecnología está transformando la cadena de suministro global.
La tarea de llevar mercancías de un punto A a un punto B de forma autónoma implica una gran cantidad de elementos, conocida en la industria como una misión.
Mapas de alta definición, un conjunto de cámaras y sensores, y la informática integrada desempeñan un papel crucial en el transporte seguro y eficiente de mercancías de un destino a otro. Todo comienza con un camión estándar equipado con un conjunto de cámaras y sensores que permiten una visión de 360 grados a una distancia de hasta 1.000 metros. Al añadirle computadoras a bordo con racks de datos para almacenamiento y análisis, energía dedicada y miles de pies de cable, este sistema puede procesar aproximadamente ~600 billones de operaciones por segundo y hacer inferencias en tiempo real sobre lo que ve, permitiendo que el camión identifique y evite obstáculos, salga de la carretera de forma segura y se mantenga en la posición óptima en el carril para evitar accidentes como colisiones laterales (más comunes de lo que se piensa).
Las largas distancias entre la recogida y la entrega, conocidas como millas intermedias, representan una de las mayores oportunidades para el transporte autónomo, donde el mapeo desempeña un papel crucial. Va más allá de la simple navegación y ruta punto a punto. Se trata de mapas tridimensionales de alta definición, codificados con un amplio conocimiento del entorno vial y actualizados de forma continua a lo largo del tiempo. Estos mapas incluyen información como límites de velocidad, accidentes viales, peligros en la carretera, zonas de construcción, pasos de peatones, señales de tráfico e incluso detalles sobre la superficie de la carretera, su pendiente y curvatura.
Para crear estos mapas, vehículos equipados con sensores recorren las rutas mucho antes que los camiones, recopilando imágenes, datos GPS, LiDAR y mediciones de movimiento inercial. Estos datos son tan detallados que marcan cada franja blanca en el camino. Posteriormente, los datos se descargan en Amazon S3, donde una arquitectura impulsada por eventos inicia el proceso de creación de un mapa de alta definición, que luego se almacena nuevamente en S3 y se guarda en caché en una CDN para su descarga. Cuando un camión viaja por la ruta, compara este mapa con lo que ve en tiempo real, y si detecta alguna discrepancia, utiliza la conexión LTE a bordo para comunicar el cambio a otros camiones autónomos en la ruta, de manera similar a cómo los conductores de camiones han usado las radios CB durante décadas.
Desde el almacenamiento hasta la entrega de contenido, los servicios en la nube de AWS se emplean para suministrar mapas de alta definición a los camiones autónomos. Gracias a esto, los sistemas a bordo no necesitan utilizar recursos computacionales valiosos para analizar y desglosar estos datos, lo que permite centrarse en aspectos más dinámicos de la conducción, como reaccionar a la presencia de vehículos en el carril.
Este avance se debe en gran medida al aprendizaje profundo y la simulación, que posibilitan una constante "experimentación sobre qué sucedería si". A pesar de haber recorrido más de 10 millones de millas en carretera, han logrado simular un orden de magnitud mayor en una fracción del tiempo, aprovechando las tecnologías en la nube de AWS. El resultado es la autonomía de nivel cuatro (un Tesla Model 3 es de nivel dos).
Si el objetivo es proporcionar bienes de manera oportuna y eficiente a las personas, el transporte por carretera autónomo puede ser de gran ayuda. No requiere descansos obligatorios y la tecnología nunca se fatiga ni se distrae. Es infinitamente paciente, lo que se traduce en una entrega más rápida y segura de los productos.
Sin embargo, esto no significa que se necesitarán menos conductores. Por el contrario, implica que se precisarán más conductores y técnicos certificados por CDL que nunca para realizar inspecciones y cumplir con las tareas desafiantes de la recogida y entrega de la primera y última milla.
Como mencionó Lee White en este episodio: "El transporte por carretera autónomo será el acontecimiento más transformador que haya impactado en la cadena de suministro en décadas".
¡Ahora ve a construir!