AI4Driving
(2022-2025)
Inteligencia Artificial para la Colaboraci贸n Humano-M谩quina en Tareas de Conducci贸n
El proyecto AI4DRIVING (con referencia PID2021-124335OB-C22) es una iniciativa de investigaci贸n nacional coordinada por el Departamento de Inform谩tica de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), financiada p煤blicamente por la Agencia Estatal de Investigaci贸n (AEI) del Ministerio de Ciencia, Innovaci贸n y Universidades de Espa帽a. El desarrollo cronol贸gico del proyecto abarca desde el 1 de septiembre de 2022 hasta el 31 de agosto de 2025, integr谩ndose metodol贸gicamente como un subproyecto clave dentro de redes colaborativas m谩s amplias de movilidad aut贸noma y sistemas avanzados de asistencia a la conducci贸n (ADAS).
A nivel estrictamente t茅cnico, el n煤cleo de la investigaci贸n se centra en fusionar la inteligencia artificial simb贸lica y subsimb贸lica para resolver la transferencia de control y la toma de decisiones compartida entre el conductor y el veh铆culo aut贸nomo el茅ctrico (AEV). El sistema procesa flujos de datos masivos en tiempo real mediante redes neuronales de aprendizaje profundo (Deep Learning) para la percepci贸n del entorno, que se combinan con algoritmos de planificaci贸n autom谩tica y optimizaci贸n evolutiva orientados a la eficiencia de las bater铆as en entornos urbanos. Adem谩s, la arquitectura de software implementa sistemas expertos basados en reglas para garantizar que los modelos predictivos de la IA se ejecuten bajo estrictas restricciones de seguridad cr铆tica, validando la confianza del usuario mediante el an谩lisis continuo del comportamiento humano al volante.
El impacto socioecon贸mico y tecnol贸gico del proyecto AI4DRIVING radica en su capacidad para redefinir el paradigma de la automatizaci贸n vehicular, promoviendo una transici贸n progresiva y segura hacia la movilidad aut贸noma sin excluir el factor humano. . A nivel cient铆fico e industrial, el ecosistema de herramientas desarrollado por la UC3M proporciona a la industria automotriz est谩ndares tecnol贸gicos abiertos y metodolog铆as de inteligencia artificial confiables, consolidando la competitividad de la investigaci贸n espa帽ola dentro del Espacio Europeo de Investigaci贸n en sistemas inteligentes de transporte.