Tesla actualiza los limpiaparabrisas de sus coches eléctricos para que respondan a su red neuronal

Tesla está lanzando una actualización de software que modifica la forma en la que funcionan los limpiaparabrisas automáticos, que en vez de obedecer a un sensor de lluvia responden a los datos que acumula la red neuronal que los gestiona.

 Tesla mejora los limpiarabrisas de sus coches eléctricos gracias a una nueva red neuronal.
Tesla mejora los limpiarabrisas de sus coches eléctricos gracias a una nueva red neuronal.
28/11/2019 20:48
Actualizado a 12/12/2019 16:57

Tesla está comenzando a enviar a sus clientes una nueva actualización de software para sus coches eléctricos (v2019.40.1.1) que incluye una mejora importante del funcionamiento automático del limpiaparabrisas, que ahora está controlado por una red neuronal profunda "Deep Rain". Utilizando las cámaras del Autopilot y la información de la nube, el sistema ajusta de forma automática la velocidad de barrido. A la vez, en caso de que esté conectado el piloto automático, el software analiza cómo está afectando la meteorología a la carretera para adecuar la velocidad del vehículo a las condiciones del su entorno.

Una gran mayoría de los coches que se venden hoy en día incluyen entre sus equipamientos un sensor de lluvia que mide la cantidad de agua que cae sobre el parabrisas. A partir de estos datos, y sin intervención del conductor, un ordenador calcula la velocidad de barrido de la superficie del cristal en función de la intensidad de la lluvia. Sin embargo, Tesla aplica la inteligencia artificial, alimentada por lo que Elon Musk llama una "red neuronal profunda", anteriormente conocida como "Deep Rain", que utiliza las cámaras del piloto automático para determinar la velocidad de los limpiaparabrisas.

Tesla ha comenzado a implementar una nueva actualización de software (v2019.40.1.1) que ya incluye esta nueva red neuronal. En las notas que acompañan a esta versión, el fabricante afirma que "se han mejorado los limpiaparabrisas automáticos para que tengan más probabilidad de activarse cuando llueve ligeramente y responder a los cambios en la intensidad de la lluvia en múltiples escenarios. La primera red neuronal profunda está respaldada con más de un millón de imágenes que permiten la detección de las gotas de agua en el parabrisas además de responder a y señales meteorológicas adicionales".

Las cámaras del Autopilot ayudarán al sistema a decidir la velocidad de barrido de los limpiaparabrisas

Las cámaras del Autopilot ayudarán al sistema a decidir la velocidad de barrido de los limpiaparabrisas.

Para poner en marcha el sistema de limpieza automática, tan solo hay que tocar sobre el icono del limpiaparabrisas en la pantalla táctil y situarlo en la posición AUTO. En caso de que el conductor corrija su velocidad de forma manual, los datos son enviados a la nube para mejorar el sistema e implementar mejoras en futuras actualizaciones del software.

Algunos de los usuarios de Tesla, que ya habían recibido la actualización de este sistema en su fase beta, habían expresado sus dudas sobre él, ya que no funcionaba tan bien como un sistema con sensores de lluvia. Con la nueva red neuronal Deep Rain, Elon Musk asegura que se mejora el sistema automático: "se necesita una gran cantidad de aprendizaje profundo para saber cuándo y a qué velocidad han de moverse los limpiaparabrisas". Musk confirmó que la nueva red neuronal también detecta cómo afectan a las condiciones de la carretera la lluvia o la nieve ajustando su velocidad cuando se activa el piloto automático.

Además del nuevo software, Tesla también está desarrollando un nuevo hardware que cambia completamente el uso del limpiaparabrisas, gracias a unos limpiadores electromagnéticos sobre las que ya ha presentado la correspondiente solicitud de patente.

Algunos de las especificaciones de la patente de Tesla para limpiaparabrisas electromagnéticos

Algunos de las especificaciones de la patente de Tesla para limpiaparabrisas electromagnéticos.

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foto gonzalo garcia
Gonzalo García

Redactor y probador especializado en vehículos eléctricos y movilidad sostenible. Escribe en Híbridos y Eléctricos desde 2017. Es ingeniero de Caminos por la Universidad Politécnica de Madrid y Técnico especialista en vehículos híbridos y eléctricos por la SEAS. Ha trabajado en medios como Movilidad Eléctrica y Km77.

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