¡Estamos de vuelta!
Como prometí, el primer hilo de la temporada viene de la mano de @HelenaMatute. Tuve el placer de cruzar unas palabras con ella de...
Sistemas de detección de fatiga en vehículos
¿Cómo funcionan? ¿Afectan a mi privacidad?
Lo aprendemos en un hilo 🧵
ATENCIÓN: En este hilo no vas a encontrar farragosas explicaciones técnicas y, de hecho, caeré en imprecisiones en muchas ocasiones. De lo que se trata es que todo el mundo comprenda cómo funciona y porqué es importante, independientemente de su nivel de conocimiento.
Antes de comenzar, y por poneros en antecedentes, me gustaría dejaros por aquí la corta conversación que inspiró este hilo.
Es muy interesante. @HelenaMatute "quizá" sepa "un poquito" de psicología, sesgos e IA. Os recomiendo a todos que la sigáis.
twitter.com/helenamatute/status/1552665249802866690?s=21&t=cvwqzLKGzbkT34cPHP7Snw
Es un tema controvertido. Pero creo que conocer cómo funcionan estos sistemas, ayudaría a despejar muchas dudas y prejuicios.
Y, de rebote, veríamos esta tecnología como una medida de seguridad MUY eficaz al volante
Comencemos ¿qué es la fatiga al volante y como se detecta?
Todos los seres humanos hacemos las tareas más mecánicas utilizando patrones.
Pensad en cómo os atáis los cordones de los zapatos. Apuesto a que ninguno lo hacemos igual y el resultado es el mismo.
Usamos la memoria y la coordinación para ejecutar siempre la misma lazada.
Pero si nos tomamos unos chupitos de tequila, y nos empieza a fallar la coordinación, nos van a salir lazadas un poco reguleras.
Sí, se parecen a las que haces normalmente, pero no mucho. Es decir:
El PATRÓN se ha visto alterado por un factor externo. Y eso se puede medir.
Si quisiera avisarte cuando no te atas bien los zapatos, primero tendría que saber cómo te los atas normalmente.
De ahí inferiría un patrón para que, cuando te falle la memoria o la coordinación, pueda detectarlo y darte una señal de aviso:
"¡Cuidado! Que igual te caes"
Dicho de otro modo:
Aprendiendo cómo te atas los zapatos normalmente, puedo saber cuando, por las razones que sea, no estás en condiciones de atártelos bien y por tanto puedes tropezar y caer.
Es decir COMPARO tu patrón estándar con el actual.
En los coches funciona igual
Todos conducimos de forma completamente diferente: al acelerar, al girar, al frenar, al adelantar... tenemos un patrón característico e individual
La acción de conducir es mas compleja que la de atarse un zapato y por eso tenemos dos tipos de sistemas de detección de fatiga
SISTEMAS INDIRECTOS
Monitorizan continuamente vehículo y entorno:
- Cambios repentinos de carril
- Uso repentino de los pedales
- Desvíos dentro de los límites del carril
- Dirección o cambios de velocidad erráticos
- etc..
Pero hay un par de pegas con estos sistemas...
Primero, se toman datos cada pocos metros lo que los hacen inservibles para entornos urbanos.
Pero la gran pega es que asumen que al inicio de la marcha, el conductor está al 100% de capacidades, tomando como patrón los primeros minutos de conducción.
¿Véis el problema?
Si usáramos solo sistemas indirectos para inferir la fatiga en un conductor, encontraríamos que si alguien subiera ebrio al coche, éste tomaría como patrón de conducción "bueno" el de los primeros minutos.
Que ya os podéis imaginar que sería errático desde el segundo cero.
Esto provocaría que el sistema comparase cada poco tiempo todas las variables citadas en el tweet 7 con un patrón "malo" de entrada.
Haría el sistema inservible: nunca daría una alerta.
De alguna manera hay que corregir este error de cálculo, y la clave son los...
SISTEMAS DIRECTOS
Estos sistemas son mucho más complejos y además abarcan un amplio rango de tecnologías diferentes.
Pero como definición general podemos decir que se encargan de monitorizar el estado del conductor.
Y ésta es la piedra angular y el punto polémico.
Entre las muchísimas cosas que puede leer un sistema directo, vamos a especificar unos pocos:
- Patrón de parpadeo
- Movimientos del ojo
- Ángulos de mirada
- Inclinación de la cabeza
- Posición de las manos al volante
- Postura en el asiento
- Veces que se toca la cara
Todas estas variables (y mas) son marcadores de fatiga.
Y no son cosas que se hayan inventado los fabricantes de coches. Están basadas en estándares humanos que ya se han estudiado mucho antes, como por ejemplo el patrón de parpadeo en 1997
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9399231/
Para centrar un poco el tiro, vamos a separar los sistemas directos en dos grandes grupos en función de la tecnología de lectura que usan:
- Los que usan cámaras infrarrojas (IR): mas antiguos y baratos
- Los que usan cámaras digitales: mas modernos y caros
Una cámara IR normalmente va a reconocer el parpadeo midiendo la diferencia de temperatura entre el ojo cerrado y el ojo abierto.
Apuntando solo a los ojos claro, por temas de eficacia.
Es bastante curioso. En éste vídeo puedes ver lo que ocurre
youtu.be/gOljbIjtfRw
Y también puede "ver" movimiento ocular
Si la luz IR incide en la córnea, una parte se refleja hacia la fuente de luz y crea un destello en el ojo
La distancia entre el destello y la pupila crece a medida que se aparta la mirada de la fuente de luz
youtu.be/cL2yu2goOgs
Con este par de datos, además, podemos inferir el ángulo de la mirada para comprobar si se está mirando a la carretera, por ejemplo.
O incluso medir, mediante matemáticas, el ángulo de inclinación frontal de la cabeza y determinar si nos estamos quedando dormidos o no.
Como veis, una cámara IR nos ofrece información suficiente como para determinar, junto con un sistema indirecto, si la persona que está conduciendo está en condiciones de hacerlo o no.
Sin comprometer datos personales de ningún tipo... pero ¿porqué?
Primero porque una cámara IR no puede identificar personas "per se".
No al menos las cámaras de las que estamos hablando. Hay avances en detección de caras a través de huella térmica, pero todavía en fase muy temprana
biometricupdate.com/202001/research-shows-gains-in-biometric-identification-from-thermal-images-as-contracts-increase
Segundo porque toda información que se procesa es volátil: se usa y se pierde. No tiene valor mas allá del instante en el que es procesada, porque nuestra fatiga es diferente a cada instante.
Con lo que almacenar todo eso es una pérdida inutil de recursos y dinero.
Y tercero, porque todo ha de procesarse en el mismo coche para evitar algo llamado LATENCIA.
Hablamos de cálculos de milisegundos. Se necesita precisión e inmediatez para que el sistema funcione.
Solo se consigue si todo el proceso de datos ocurre en el propio coche.
Y esto descarta enviar datos a través de Internet porque cuando lo hacemos, la información tarda un tiempo en ir, generar una respuesta y volver con ella.
Ese ”retraso” es la LATENCIA y en estos sistemas no se puede permitir.
La polémica llega con el uso de las cámaras digitales.
Algunas personas piensan, y es perfectamente entendible, que ese tipo de cámaras están recogiendo más información de la que deben.
O incluso enviando esa información o imágenes a servidores del fabricante.
Primero vamos a explicar cómo funcionan estas cámaras y después entenderemos porqué esto, aunque técnicamente plausible, no es posible en el mundo real.
Este tipo de cámaras no son muy diferentes a una webcam. A veces hasta lo son.
Lo que las hace distintas es que van pegadas a un procesador de imágenes que se encarga de escudriñar cada fotograma de tu cara para obtener la información sobre tu fatiga al volante
¿Significa eso que mi cara está siendo registrada constantemente? No, y vamos a ver porqué
A muchos os sonará algo llamado OpenCV.
Para los que no: se trata de un software de visión por ordenador (Computer Vision) y machine learning.
Se presentó por primera vez en el año 2000, con lo que llevan mas de 20 años desarrollándola y es genial.
opencv.org
En estos años han ido perfeccionando sus algoritmos hasta el punto que hoy, grandes empresas automovilísticas (entre otras) como Honda y Toyota, lo usan en sus procesos y productos
Pero LO MEJOR, es que es OPEN SOURCE. Aquí tenéis el repositorio
github.com/opencv/opencv/tree/4.6.0
Al ser Open Source, cualquiera con los conocimientos adecuados puede AUDITAR el sistema y, aunque el fabricante haga modificaciones, puede detectar anomalías.
Aquí vamos a comprender por encima cómo funcionan OpenCV y sistemas similares y desterraremos mitos.
Lo primero quizá sea entender que es eso de Computer Vision:
Es un campo de la IA que permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales.
INFORMACIÓN SIGNIFICATIVA. La clave está ahí.
Dicho de otra manera: el objetivo es que la máquina sea capaz de diferenciar cosas concretas y no contextos o entornos complejos.
Si buscamos ojos, solo procesamos ojos. El resto del fotograma es ruido y por tanto se desecha. De otro modo, el sistema no sería eficaz.
Un sistema OpenCV o similar, además de todas las variables ya comentadas, puede analizar otras cosas mas... humanas: como por ejemplo miedo o sorpresa.
Al detectar estas emociones podría preparar los airbags, tensar los cinturones o preparar el ABS ante un golpe inminente.
O, mejor todavía, detectar el efecto de drogas en los gestos, ojos y actitudes del conductor y bloquear el arranque.
Como véis las posibilidades son infinitas. Se abre un campo amplísimo con el que, rozando la heurística, podríamos llegar a minimizar los riesgos al máximo
Ya sabemos que la información se usa y se desecha, pero ¿podría guardarse toda esa información, para luego ser enviada a través de Internet con fines maliciosos?
Sí, claro que se podría.
Vamos a ponernos del lado del mal a pensar si es rentable montar esto. (Spoiler: NO)
Como ahora somos "los malos", lo que queremos es saber como te encuentras emocionalmente cuando conduces. Tu concretamente y no otra persona.
Para después poder ofrecerte directamente productos que te interesan. Como un seguro de decesos, por ejemplo.
¿Cómo lo haríamos?
De entrada necesitarías una conexión a Internet en el propio coche.
O un puerto USB capaz de hackear tu teléfono móvil y aprovechar su conexión para enviar la información.
Ambas cosas tendrían que salir de fábrica así. Me temo que la última no cumpliría algunos estándares.
Pero sigamos. En el supuesto que saliesen así todos los coches de fábrica, la recogida de datos no sería consistente: un coche no es conducido siempre por la misma persona.
Si queremos relacionar emociones con el dueño del coche, vamos dados: ¿qué pasa cuando conduce otro?
¡Pero bueno!, sigamos jugando a suponer y pensemos que no nos importa tener una base de datos inconsistente.
¿Dónde almacenamos toda la información recogida? En algún sitio tendremos que guardarla aunque sea temporalmente, porque no siempre tendremos conexión a Internet.
Un soporte de datos sería detectado en seguida: el mundo de la automoción es el hobby de mucha gente.
Algunos no pasan de leer revistas del sector, pero otros montan y desmontan motores (y coches) en el garaje de su casa
Ningún fabricante se arriesgaría hoy a ser señalado
¿Existen entonces cámaras capaces de procesar entornos complejos? Por supuesto que si.
Pero no las verás en un coche por estos motivos y mas, pero hay uno por encima de todos: el precio.
Incluir un sistema así tendría un coste desorbitado para el cliente final.
Y para el fabricante acabaría teniendo un coste reputacional tan grande que acabaría siendo la ruina.
Porque les iban a cazar: el mundo del motor esta constantemente observado por muchos ojos: aficionados, prensa e industria.
Estratégicamente, es dispararse en el pie.
Puestos a imaginar, puede que 5G traiga conectividades con latencias ultrabajas a precios razonables, capaces de cubrir estas necesidades y mas
Ésto, sumado a que el sector automovilístico se encuentra en una fase de cambio que apunta al Car Sharing, puede daros que pensar
Pero pensad que al final lo que prima es el dinero, y aunque el futuro fuera el Car Sharing, el negocio seguiría siendo la movilidad y no los datos personales
Lo que pasará en un futuro tecnológico imaginado no lo sabemos, pero si sabemos qué pasa hoy y podemos analizarlo
Resumiendo:
- Una cámara IR hace el trabajo
- Para afinar mas: cámaras digitales con sistemas como OpenCV
- Ambas sin peligro para la intimidad
Ir más allá es una mala estrategia, porque el negocio automovilístico no es la recogida de datos. Y menos por estos medios.
Por si quedan dudas: el EuroNCAP contempla este tipo de sistemas
Y aunque será en 2023 cuando completen el programa de evaluación concreto, ya hoy el fabricante está obligado a ofrecer todos los detalles técnicos, así como casos de prueba (pág 10)
cdn.euroncap.com/media/58229/euro-ncap-assessment-protocol-sa-v903.pdf
Con este hilo abrimos la temporada. Espero que resulte interesante.
Como comprenderéis, de aquí salen muchas ramificaciones interesantes sobre las que discutir, pero no caben todas en un hilo.
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