El ordenador cuántico como pasajero

El ordenador cuántico como pasajero

Varios fabricantes de automóviles como Toyota, Volkswagen Group, Ford Motors, BMW Group y Mercedes-Benz ya se han asociado con empresas de computación cuántica para utilizar esta tecnología para diversas aplicaciones. La tecnología ya ha demostrado su eficacia en el desarrollo de baterías de automóviles y en la optimización de la conectividad, y ahora también se utilizará en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). El fabricante Tesla, por ejemplo, quiere utilizar IA cuántica para su futura solución Full Self-Driving (FSD). El experto en ciberseguridad automovilística VicOne destaca que esto requiere una protección fiable contra los ciberataques. 

Los asistentes a la conducción (ADAS) utilizan sensores, cámaras, radar y lidar. La información en tiempo real se utiliza para controlar funciones como el control de crucero adaptativo (ACC), que regula de forma proactiva la distancia entre vehículos, así como el aviso de cambio de carril, aviso de colisión, detección de punto ciego, detección de peatones y asistencia al aparcamiento. La implementación exitosa de todas estas características depende de dos componentes clave: sensores e inteligencia artificial. Los vehículos con tecnologías ADAS requieren muchos sensores para proporcionar datos completos y completos al usuario sobre el automóvil y su entorno. En base a esto, la IA a bordo o basada en la nube apoya la toma de decisiones inteligente y permite la conducción autónoma.

Aunque los sensores de última generación aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo, tienen el potencial de hacer que los ADAS sean más robustos y confiables. Esto se produce a través de una mejor captura de información, un posicionamiento y una navegación más precisos, menos falsas alarmas y errores de juicio, y un mejor aprendizaje y autooptimización, lo que se logra combinando sensores cuánticos con las capacidades de aprendizaje inteligente de ADAS. Sin embargo, para proporcionar las funciones de IA, los ADAS requieren una potencia informática significativa, como la que ofrece la versión Tesla Model 3 Highland con 720 billones de operaciones por segundo (TOPS). Además de las mejoras de CPU y GPU para aumentar el rendimiento, las NPU (Unidades de procesamiento neuronal) también han resurgido recientemente. Además, las QPU (Unidades de procesamiento cuántico) se consideran las estrellas del futuro y prometen una mayor potencia informática para su uso en automóviles.

Sin embargo, a medida que la tecnología de computación cuántica encuentra un uso generalizado en vehículos autónomos, también surgen preocupaciones sobre la posible interrupción de los cálculos cuánticos o la interferencia con las operaciones de la computación cuántica, lo que puede generar riesgos para la seguridad, por no mencionar los riesgos para la vida humana. El principal riesgo es la llamada decoherencia cuántica. El núcleo, que garantiza la alta potencia de cálculo de los ordenadores cuánticos, puede verse afectado, entre otras cosas, por fluctuaciones de temperatura o campos electromagnéticos. Según los expertos de VicOne, prevenir o mitigar estas perturbaciones es, por tanto, crucial para el desarrollo y la implementación práctica de tecnologías basadas en cuánticas, especialmente en ADAS.

Se espera que la integración de la tecnología cuántica en las aplicaciones ADAS no sólo se generalice sino que también tenga un impacto económico significativo en la industria automotriz. Según un informe de McKinsey, esta innovadora tecnología generará entre 2 mil millones y 3 mil millones de dólares para la industria automotriz para 2030. Sin embargo, a medida que los fabricantes de automóviles adoptan con entusiasmo la tecnología cuántica, VicOne dijo que es imperativo estar atento a los riesgos asociados con la tecnología cuántica e implementar estrategias de mitigación de riesgos para garantizar la seguridad de los vehículos y los conductores.