ambient@

Toyota creará su tercer centro TRI en Estados Unidos. La nueva instalación, denominada TRI-ANN, estará situada en Ann Arbor, cerca del campus de la Universidad de Michigan (U-M), donde financiará investigación en inteligencia artificial, robótica y ciencia de materiales. Después del centro TRI inaugurado el pasado enero en Palo Alto (TRI-PAL), en colaboración con la Universidad de Stanford, y en Cambridge (TRI-CAM), en colaboración con el Massachusetts Institute of Technology (MIT), TRI-ANN abrirá sus puertas en junio, con una plantilla prevista de unas 50 personas.

Los centros técnicos de Toyota han llevado a cabo investigaciónes en  el campo    de vehículos autónomos durante más de una década.  Alrededor de 15 miembros del equipo se trasladarán a las nuevas instalaciones de TRI-ANN cuando se inauguren. Los profesores de la Universidad de Michigan (U-M) Ryan Eustice y Edwin Olson entrarán a formar parte de TRI-ANN como directores de las áreas de mapeo/localización y percepción, respectivamente. Ambos trabajarán en la oficina de Ann Arbor y conservarán sus puestos en la facultad de la U-M.

 "Los equipos y algoritmos de los sensores están mejorando a un ritmo de vértigo. Los investigadores del TRI subirán el listón aún más, para conseguir unos vehículos más seguros y unos robots más útiles en el hogar”, afirma Olson. Eustice añade: “Ann Arbor es una ubicación fantástica para que TRI amplíe su investigación en la conducción autónoma. Aprovecharemos el equipo existente de Toyota y el talento en investigación y las instalaciones de la U-M, donde podemos llevar a cabo pruebas extremas en una amplia variedad de entornos”.

 Si bien el alcance de estos tres centros estratégicamente localizados será amplio, cada uno de ellos se centrará principalmente una disciplina distinta. TRI-ANN centrará su atención en la conducción plenamente autónoma. TRI-PAL trabajará en lo que podría denominarse conducción de “ángel de la guarda”, donde se requiere constantemente la implicación del conductor pero el vehículo asiste cuando hace falta. Mientras que TRI-CAM dedicará una gran parte de su trabajo a la simulación y el aprendizaje profundo.

4. Acelerar el descubrimiento científico aplicando técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, particularmente en el campo de la ciencia de materiales. Mediante la computación y el aprendizaje automático, se espera acelerar el progreso científico en este campo, reduciendo los costes y mejorando las prestaciones de los futuros sistemas de movilidad.

Más allá de los proyectos en que trabajará con las tres universidades —hay ya más de 30 en marcha con Stanford y el MIT—, el TRI tiene la intención de colaborar con otros fabricantes de automóviles, empresas de informática, proveedores, laboratorios de investigación y universidades para desarrollar conjuntamente tecnologías autónomas.

“A pesar de que el sector, incluido Toyota, ha dado grandes pasos adelante en los cinco últimos años, mucho de lo que hemos conseguido conjuntamente ha sido sencillo, porque la conducción es en su mayor parte sencilla”, señala Pratt.  “Cuando necesitamos mayores niveles de autonomía para ayudar aún más es cuando la conducción se torna complicada. Esa es la parte que el TRI intenta resolver. El objetivo de Toyota es una movilidad segura para todos, en cualquier momento y en cualquier lugar, y las tremendas mejoras de la calidad de vida que esa movilidad universal puede aportar”, finaliza el CEO del Toyota Research Institute (TRI).