La conducción asistida abarca una serie de desafíos técnicos, desde requerir conectividad con muy alta confiabilidad y retrasos imperceptibles, y disponer de motores de almacenamiento y computación potentes y flexibles (migrables) para el control coordinado y distribuido del tráfico vial, hasta imponer atributos legales de preservación de la privacidad, y la posibilidad de registrar eventos de tráfico y decisiones de conducción asistida de manera auditable (lo cual es necesario, por ejemplo, en caso de disputas legales sobre accidentes de tráfico). Teniendo en cuenta la complejidad de tomar decisiones de control de conducción asistida para varios jugadores coordinados, y la necesidad de realizarlas en escalas de tiempo inferiores a un segundo, ECID propone aprovechar la computación edge / nube y la inteligencia artificial dispersa y federada en el contexto de las infraestructuras de red de acceso inalámbrico. Dado que un aspecto fundamental de la conducción asistida consiste en cómo lidiar con los aspectos legales y la auditabilidad de las decisiones de conducción, ECID desarrollará arquitecturas descentralizadas y seguras de registros (ledgers) distribuidos, que ofrecen la capacidad de registrar eventos y la responsabilidad de las acciones de manera confiable, y con un riesgo mínimo de manipulación maliciosa.

El concepto clave que ECID aprovecha consiste en la computación edge de acceso múltiple (MEC), introducida originalmente por 3GPP en el marco de la estandarización de redes 5G, y actualmente objeto de esfuerzos de estandarización dentro de ETSI. Además, la virtualización de redes, los motores de inteligencia artificial y los mecanismos de seguridad / privacidad de las redes futuras se apoyarán fuertemente en las capacidades de computación, y las características de MEC en particular, ya que el MEC ofrece una plataforma abierta para el software de terceros, necesaria para implementar y ofrecer servicios de datos y ejecutar análisis inteligente de datos dentro de la red de comunicación /computación. ECID utilizará el MEC como una plataforma abierta y distribuida donde desplegar y organizar de manera inteligente las funciones de control que permitirán la conducción asistida inteligente en el futuro. A través del MEC, ECID instanciará y controlará la conducción asistida como una función de red virtualizada que se puede migrar y replicar a través de la red, y que permite la federación de múltiples instancias de la función virtual. Del mismo modo, el MEC y su orquestador se utilizarán para construir una arquitectura flexible para impulsar los servicios de red donde y cuando sea necesario, que incluye (i) el control de herramientas de conducción asistida, (ii) la instrumentación de la red con registros distribuidos y (iii ) el apoyo a la optimización de los mecanismos de aprendizaje federados. La adopción del paradigma de aprendizaje automático será clave para predecir en el momento oportuno los eventos de la carretera y los problemas de conectividad, y para tomar decisiones sobre la migración y el almacenamiento en caché de datos, servicios e instancias de funciones virtuales.

Por lo tanto, en este proyecto abordaremos tres clases de problemas: (i) cómo migrar de forma inteligente el control de las aplicaciones de conducción inteligente al borde (edge) de la red de comunicación, utilizando las instalaciones MEC; (ii) cómo registrar las decisiones de conducción inteligente de una manera que no pueda ser manipulada y pueda usarse para resolver disputas legales; y (iii) cómo utilizar la inteligencia artificial de forma distribuida en edge entornos informáticos integrados con sistemas de comunicaciones móviles.

Proyecto PID2019-109805RB-I00 financiado por: