En movilidad humana, nos encontramos ante un gran dilema en el camino hacia una movilidad segura y sostenible. La impregnación de semiconductores en el coche va aumentando la necesidad aparente de potencia. En un momento en que el mundo se esfuerza por lograr la sostenibilidad energética, ¿cómo cuadramos el crecimiento de los semiconductores automotrices con la sostenibilidad?
Los sistemas microelectromecánicos (MEMS) y los sensores tienen un papel fundamental que desempeñar para garantizar la utilidad y la seguridad de los vehículos autónomos (AV), y los últimos desarrollos son vitales para lograr la sostenibilidad.
Tomando la movilidad “onlife”
Hablemos un poco sobre la evolución de MEMS y cómo las tendencias actuales en automoción se conectan con lo que llamamos la era "onlife".
Hace unos 20 años, comenzamos la "era fuera de línea". En ese momento, MEMS la tecnología podría transformar conceptos en productos. En el mundo del automóvil, los sensores inerciales MEMS permitieron innovaciones importantes, como los airbags, que tuvieron un enorme impacto en la seguridad de los pasajeros en colisiones de vehículos.
En los últimos 10 años, hemos pasado de esa era fuera de línea, donde los dispositivos MEMS simplemente habilitaban ciertas características o funciones del producto, a algo mucho más poderoso: la era "en línea". La conexión de sensores a la nube ha permitido mejoras en el rendimiento y la fusión de tecnología que fue clave para que su información esté disponible para cualquier ecosistema. En nuestro ejemplo automotriz, esto ha permitido la transición del despliegue directo de la bolsa de aire a llamar también a los servicios de emergencia y reportar información pertinente sobre el impacto y la posición del vehículo para ayudar al personal de respuesta.
Esto naturalmente nos lleva a la era actual de "onlife". Aquí, ya no hay diferencia entre estar en línea y fuera de línea. En cambio, hay una fusión básica entre la tecnología y la vida. Estamos hablando de sistemas que están en constante vigilancia y pueden detectar, procesar y actuar.
En las tecnologías de movilidad, ahora necesitamos una era sostenible "onlife" para ofrecer dos características principales. El primero es el enfoque humano que mejora la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea. La tecnología centrada en el ser humano es segura y no invasiva y actúa como una extensión de nosotros mismos al tiempo que permite operar como asistente del conductor. La segunda característica es la sostenibilidad para ayudarnos a proteger este increíble planeta en el que todos vivimos.
Entonces, ¿cómo nos movemos hacia la era sostenible “onlife”? Necesitamos construir una sensorización sostenible del mundo. Mientras que en el pasado solo teníamos un sensor (fuera de línea), luego un conectado sensor (en línea) y luego un sensor que pudiera detectar, procesar y actuar ("onlife"), ahora necesitamos sensores autoconfigurados para optimizar el procesamiento de datos y los sistemas de energía ultrabaja. Esta evolución viene porque necesitamos salvar el planeta reduciendo el CO2 emisiones a cero emisiones netas para 2050.
Los automóviles de pasajeros contribuyen con aproximadamente 3 mil millones de toneladas de CO2 emisiones a nivel mundial. La electrificación tiene un papel central en la reducción drástica de estas emisiones. Al mismo tiempo, también veremos un aumento significativo en la adopción de vehículos con niveles cada vez mayores de automatización y, eventualmente, de autonomía.
Sensores inerciales para vehículos autónomos: inteligentes, seguros y precisos
Los sensores de inercia inteligentes son esenciales para niveles más altos de conducción automatizada. Estos son los Niveles 3, 4 y 5, según lo definido por SAE International. También son vitales para cumplir con los estrictos estándares de seguridad vigentes para proteger a los pasajeros de vehículos, peatones y otros usuarios de la vía.
Para cumplir con estos requisitos, deben tener tres atributos clave: Deben ser inteligentes, seguros y precisos.
El atributo inteligente es esencial: los AV deben ser capaces de reaccionar ante todos los escenarios posibles. Deben estar impulsados por algoritmos de IA que puedan imitar (o mejorar) el comportamiento humano y los tiempos de reacción. Con el procesamiento integrado directamente dentro del sensor, estos pueden analizar los datos del sensor y ejecutar operaciones sin los requisitos de latencia y energía de grandes cantidades de datos del sensor que viajan a un host o nube para su procesamiento. Esto acelera el tiempo de reacción mientras reduce drásticamente la potencia del sistema.
Los sensores que contienen procesamiento en chip pueden necesitar menos de unos pocos microamperios para iniciar el árbol de decisión y menos de 10 mA para analizar las lecturas. Esto es importante porque reducir la energía necesaria para operar un AV o cualquier sistema grande es fundamental para la sostenibilidad. Considere, por ejemplo, una aplicación simple como el monitoreo de automóviles. Los sensores inteligentes pueden monitorear un automóvil las 24 horas del día, los 7 días de la semana con capacidades de IA que permiten que el automóvil detecte si está siendo golpeado, remolcado o destrozado cuando está estacionado o puede detectar y adaptarse a las condiciones ambientales o superficies de la carretera cuando está en movimiento.
Luego, la programación adecuada de elementos en un controlador en el sensor puede garantizar la centralidad humana de los sensores y permitir que los vehículos ofrezcan soluciones autoconfigurables con implementaciones de IA cableadas, junto con presupuestos de energía optimizados que pueden contribuir a los objetivos de sostenibilidad.
Los sensores inerciales inteligentes también deben ser seguros. Los AV deben cumplir con los estándares de seguridad más estrictos. Los sensores de inercia inteligentes deberían permitir que los vehículos autónomos tengan una lectura precisa de su entorno, ya que el automóvil debe saber dónde está y hacia dónde se dirige, en relación con el lugar al que se dirige el resto de vehículos. Y no se trata solo de otros vehículos; el AV tiene que saber dónde está cada obstáculo, ya que eso también es esencial para una operación segura.
Los vehículos de hoy ya están integrando cada vez más circuitos integrados que implementan sistemas de seguridad funcional en hardware para la eficiencia energética. Los sensores de inercia tienen muchas funciones, como compensar las imágenes de la cámara afectadas por la inclinación y la vibración causadas por la acción de la dirección y el ruido de la carretera. La certificación del Nivel de integridad de seguridad automotriz B (ASIL-B) se requiere comúnmente para este tipo de sistemas. Por otro lado, los sistemas de conducción automatizada se enfrentan a requisitos mucho más estrictos, que exigen la certificación, por ejemplo, de ASIL-D. Las próximas generaciones de sensores inerciales se diseñarán teniendo esto en cuenta, probablemente acompañados de bibliotecas de software probadas de forma independiente para facilitar la certificación de seguridad de acuerdo con ASIL-B y superior.
Además, los sensores deben ser robustos, fiables y capaces de soportar condiciones ambientales adversas. También deben ser seguros para evitar el acceso no autorizado y las filtraciones de datos.
Por último, los sensores inerciales inteligentes deben ser precisos. Los vehículos autónomos requieren datos precisos y exactos para funcionar de forma segura. Estamos pidiendo a estos vehículos que conduzcan durante una hora con menos de 0.1 grados de error y que inicien una parada de seguridad que detenga la máquina con una precisión absoluta de 20 cm. Eso es increíble y exige una precisión comparable a la que normalmente se espera de un sistema de guía lunar. Sin embargo, ahora necesitamos lograr esto con dispositivos ordinarios de nuestra cartera estándar de sensores inerciales.
Garantizar la precisión de los datos ayuda a minimizar la carga de trabajo de procesamiento de aplicaciones y, por lo tanto, el consumo de energía al minimizar cualquier necesidad de pulir los datos.
Tenga en cuenta también que la latencia afecta la precisión: no importa cuán alta sea la sensibilidad o cuán profunda sea la resolución, el contexto cambia continuamente, por lo que la información comienza a volverse inexacta tan pronto como se genera. La baja latencia es un atributo importante de los sensores inteligentes.
Conclusión
El camino hacia un vehículo completamente autónomo avanza, pero el destino aún no es visible. El principal desafío, aún, es la conducción autónoma sostenible. Desde el punto de vista del desarrollo de sensores, al menos, podemos decir que tenemos una idea.
En los últimos años, MEMS de última generación ha permitido aplicaciones ADAS que han exigido capacidades de detección de alta precisión, aunque muy poco que ver con el desarrollo de aplicaciones de seguridad. Por otro lado, el impulso entre los OEM por sistemas de seguridad avanzados ha estimulado avances rápidos en el desarrollo de aplicaciones de seguridad con una necesidad limitada de precisión en la capacidad de detección.
Ahora bien, si realmente queremos habilitar el camino de la sensorización para el futuro de un vehículo sostenible, debemos unir las dos necesidades: seguridad por un lado y precisión por el otro. No olvidemos que todo tiene que ser absolutamente inteligente, con sensores autoconfigurables, con optimización del procesamiento de datos en sistemas de bajo consumo. Y esto, en última instancia, permitirá a los fabricantes de automóviles ofrecer las soluciones que el mundo necesita.
No hay duda de que los AV sostenibles están en el camino hacia nuestro futuro. Está igualmente claro que los sensores inerciales inteligentes, seguros y precisos son fundamentales. Como todos los componentes automotrices, deben cumplir con estrictos estándares de seguridad y soportar condiciones ambientales adversas y ayudarán a garantizar que los AV sostenibles funcionen de manera más segura que los vehículos existentes y con una eficiencia mucho mayor. La tecnología MEMS sostenible está aquí para respaldar este camino.