Lime, el gigante de la micromovilidad compartida, finalmente está incorporando parte de su propia tecnología de sistema avanzado de asistencia al conductor (ARAS, por sus siglas en inglés) para apaciguar la ciudad. En un evento de Lime en París, la startup compartió planes para poner a prueba una plataforma de visión por computadora construida internamente que aprovechará las cámaras para detectar cuándo los usuarios viajan en la acera. Si bien quedará a discreción de las ciudades alertar audiblemente a los ciclistas sobre sus transgresiones y reducir la velocidad, ambas funciones están disponibles.
Lime probará la tecnología en cerca de 400 scooters en San Francisco y Chicago desde principios hasta mediados de agosto. Para fin de año, Lime espera expandir su programa piloto a seis ciudades en total, incluida París, donde la compañía realizó una demostración de la nueva tecnología el miércoles.
Debido a que es más fácil para las ciudades culpar a las empresas de micromovilidad y a los usuarios de scooters por andar en las aceras, en lugar de invertir el tiempo y el dinero adecuados en la construcción de carriles para bicicletas protegidos, casi todos los principales operadores han estado implementando algún tipo de scooter ARAS durante el último año.
Bird, Superpedestrian y Neuron se basan en sistemas basados en la ubicación para determinar dónde circulan y se estacionan los scooters. Y Voi, Spin y Zipp han probado la tecnología de visión por computadora de proveedores externos, Drover AI y Luna. Lime dijo que también ha probado sistemas de visión por computadora de terceros para probar la viabilidad del modelo comercial antes de invertir en su propio sistema, que será la primera plataforma basada en una cámara construida por un operador para detectar la conducción en la acera. Dicho esto, no es la primera empresa en integrar un sistema de este tipo en un scooter. Segway, que abastece a muchas empresas de micromovilidad, anunció recientemente su propio scooter impulsado por IA.
Ambos campos de scooter ARAS (localización y visión por computadora) tienen sus campeones. Los defensores de la localización dicen que su tecnología es más barata y más fácil de implementar hoy en día, mientras que la tecnología de visión por computadora aún no está allí para ser efectiva. Sin mencionar que es costoso y agrega otro elemento de hardware que puede romperse o ser destrozado en las calles.
Joe Kraus, presidente de Lime, dice que la compañía está apostando a largo plazo al invertir en visión por computadora, que considera que en realidad será más barato que el GPS aumentado a largo plazo y, al mismo tiempo, proporcionará casos de uso más aplicables.
“Pienso en dónde se está invirtiendo mucho dinero para reducir la curva de costos y aumentar la capacidad en la curva de innovación”, dijo Kraus a TechCrunch. “La cantidad de inversión que se está invirtiendo en hacer que los sistemas basados en cámaras hagan cosas más increíbles, como la precisión de la clasificación y detección de imágenes, es enorme. Hay una gran cantidad de inversión en el lado del software de código abierto, y también en el lado del conjunto de chips para hacer que los chips de IA en el borde sean mucho más baratos y más eficientes energéticamente”.
Para mejorar el ARAS de scooters basado en la localización, obtener mapas hiperprecisos es crucial para identificar dónde están realmente las aceras. Kraus no cree que se esté produciendo el mismo nivel de demanda, inversión y curva de rendimiento para la señalización GPS.
“El costo del aumento de GPS dentro de una ciudad con señales de tiempo más precisas no es barato”, dijo Kraus.
El GPS tampoco abre tantas puertas potenciales para nuevas características, argumentó el ejecutivo. Lime comienza detectando la conducción en la acera, pero tiene planes para implementar otros casos de uso, como la detección de estacionamiento. Actualmente, Lime y Bird están probando la API geoespacial ARCore de Google, que utiliza la cámara del teléfono inteligente de un ciclista para geolocalizar scooters y bicicletas eléctricas estacionados con precisión para determinar si están estacionados correctamente.
Lime también podría optar por utilizar su tecnología de visión por computadora para “esfuerzos de localización más amplios” o “no repudio en caso de accidentes”, según Kraus. Lime Vision, como se llama la función, también puede ayudar a Lime a ganar puntos con las ciudades al compartir datos sobre puntos de acceso para andar en la acera para ayudar a informar dónde construir carriles para bicicletas o la cantidad de baches en ciertas calles.
La primera versión de Lime Vision que se probará con el piloto inicial es una unidad resistente al agua que se puede adaptar al cuello del scooter debajo del manillar y contiene la cámara, un chip AI y una CPU o un procesador. Es aquí donde el modelo de visión artificial de Lime realiza sus cálculos en tiempo real, lo que permite detecciones en menos de un segundo, según Kraus. La unidad está conectada a través de un cable al cerebro del scooter para que pueda comunicar comandos basados en lo que analiza.
Lime ya está trabajando en la segunda versión de su sistema de visión por computadora que estaría completamente integrado en la carrocería del vehículo, en lugar de un accesorio separado, dijo Kraus.
Además de su lanzamiento de visión por computadora, Lime dijo el miércoles que planea probar una nueva prueba de reacción para inhibir la conducción en estado de ebriedad en 30 ciudades de todo el mundo. La prueba, que aparecerá en la aplicación de Lime cuando un ciclista intente reservar un viaje después de una hora designada de la noche, parece una especie de juego: el usuario controla un scooter mientras recorre una calle y se le pide que golpee el señal de alto cuando aparezca. Los pasajeros que no lleguen a esa señal de alto dentro de un cierto período de tiempo no podrán iniciar un viaje.
Anteriormente, Lime había probado una función similar que se activaba después de las 10 p. m. en la mayoría de los mercados. Le pediría a los pasajeros que escriban un “SÍ” en respuesta a la pregunta “¿Afirma que no está borracho y en condiciones de montar?” El año pasado, Bird lanzó Safe Start, un punto de control en la aplicación que pedía a los pasajeros que ingresaran una palabra clave en la aplicación que esperaba disuadiera a las personas ebrias de viajar.
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