Cómo la IA podría haber evitado el colapso del puente Key

Hoy es el Día de los Inocentes, pero no es un asunto para tomarse a broma. Estados Unidos se enfrenta a uno de los accidentes más costosos de su historia. El 26 de marzo, un buque portacontenedores perdió potencia varias veces y chocó contra el puente Francis Scott Key con dos pilotos a bordo. Se perdieron vidas y se calcula que se necesitarán 400 millones de dólares y posiblemente una década para reconstruirlo.

Tengo mucha experiencia en el agua. Aprendí a navegar a los 12 años, trabajé en la patrulla del puerto como agente de la ley y como bombero y me entrené para competir con barcos de 17 metros. El barco más grande que he timonel fue un carguero de 450 pies que se dirigía a Micronesia (no se me daba bien).

Podríamos haber evitado el desastre de la semana pasada si el puerto hubiera estado debidamente automatizado y controlado por IA. Veamos cómo podríamos utilizar la IA para prevenir este tipo de desastre, por qué la IA es potencialmente mucho más segura para los puertos de todo tipo y por qué es fundamental que empecemos a utilizar las herramientas de IA de forma más agresiva para tener más posibilidades de prevenir este tipo de resultado catastrófico.

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Mi historia en la goleta Fantome

El desastre del Puente Key me recuerda a cuando navegaba en una goleta Fantome mucho más pequeña, de 679 toneladas. El capitán de ese barco contó la siguiente historia.

Habían amarrado la goleta junto a un barco más grande de Norwegian Cruise Lines. El capitán del Fantome había sido capitán de NCL, por lo que quería presumir al salir del puerto. Ordenó que desplegaran las velas, pero vio que, en lugar de virar como debía, el Fantome apuntaba directamente hacia el barco noruego.

El Fantome era un antiguo buque de guerra, por lo que no solo tenía un bauprés de acero macizo, sino también una proa protegida por unos siete centímetros de acero de acorazado, ya que estaba diseñado para poder embestir. El barco noruego, en cambio, tenía unos 6 milímetros de acero más ligero que lo protegía en la parte central. El problema era que el tercer oficial, que se suponía que debía haber levantado las velas de proa, lo que haría que el barco se desviara, estaba en cambio coqueteando con los pasajeros.

El capitán tenía una opción: encender los enormes motores y ordenar marcha atrás a toda velocidad, lo que probablemente solo haría un agujero del tamaño de una casa en el costado del crucero, o dar marcha adelante a toda velocidad y esperar que hubiera suficiente timonera para hacer girar el barco lo suficiente para fallar por completo.

Por supuesto, si el barco no daba la vuelta, probablemente hundiría ambos barcos. Ordenó avanzar a toda velocidad, pero aun así golpeó al crucero con un golpe de refilón, raspándole el costado y partiendo por la mitad el mástil superior de aparejo cuadrado (tan grueso como mi altura y de roble macizo).

Lamentablemente, murió en el mar cuando el Fantome se hundió unos meses después en una gran tormenta, pero evitar un accidente “casi” inevitable es algo de lo que es capaz un capitán experimentado y está dentro de las capacidades de una IA bien entrenada.

Lo que quiero decir es que la mayoría de los capitanes no asumen grandes riesgos, rara vez tienen que lidiar con catástrofes, no reciben formación ni certificación regular en simuladores y, en general, no están preparados para problemas como la colisión del puente o mi historia de Fantome.

Sin embargo, los capitanes excepcionales aprenden de sus pares, esperan los problemas y ejecutan una variedad de ejercicios para ayudar a garantizar resultados positivos. La IA puede convertir a cada capitán en un gran capitán si se la capacita y se la implementa adecuadamente, y puede actuar a velocidades de máquina mucho más rápidas que las de los humanos.

Utilizando la IA para prevenir otra catástrofe en un puente

Si bien es probable que dediquemos gran parte del esfuerzo posterior a la colisión a buscar culpables, en mi mundo el trabajo debería ser inicialmente comprender el problema y actuar de inmediato para evitar que vuelva a ocurrir.

El problema parece ser que la causa del problema no se identificó de manera oportuna, la tripulación no estaba capacitada sobre qué hacer cuando hay una falla eléctrica catastrófica en espacios reducidos (aunque los dos pilotos evidentemente sí lo estaban) y las notificaciones de ayuda se enviaron mucho más tarde de lo debido, lo que impidió que la mayoría de los esfuerzos de mitigación, aparte de bloquear el puente y llamar a los remolcadores (que se hicieron), fueran efectivos.

Los barcos modernos cuentan con numerosos sensores que envían información al puente de mando. Sin embargo, estos datos no suelen transmitirse en tiempo real a nadie que no esté a bordo del buque, a diferencia de los aviones comerciales, que también envían información en tiempo real a una serie de estaciones de control remoto. Una autoridad portuaria típica no suele contar con el personal necesario para realizar un control remoto eficaz, incluso si recibiera estos datos. Por lo tanto, el simple hecho de exigir el flujo de datos a la autoridad portuaria probablemente no habría cambiado el resultado.

Aquí es donde la IA, o en este caso múltiples IA, entrarían en juego.

Si la tripulación del puente hubiera tenido acceso a una IA bien entrenada, esa IA, dependiendo de la implementación, habría modelado lo que probablemente sucedería, estimado el daño y la responsabilidad para cada uno de los muchos resultados potenciales y luego recomendado o ejecutado el plan con el mejor potencial para reducir el daño y salvar vidas, probablemente arrojando inmediatamente las anclas y ordenando reiniciar el motor y retroceder por completo.

Además, probablemente habría comenzado a realizar esfuerzos de alerta y mitigación tan pronto como los motores empezaron a comportarse mal y mucho antes de que fallaran.

La IA de la Autoridad Portuaria habría identificado el mismo problema a través de un monitoreo remoto y respondido inmediatamente ordenando cerrar el puente y evacuarlo por seguridad, alertando a los remolcadores (que podrían ser robóticos) para que se desplegaran inmediatamente y detuvieran y retuvieran el buque portacontenedores, y activó recursos de bomberos y patrulla para desplegarse y estar preparados según fuera necesario.

Es cierto que gran parte de esto también habría requerido comunicaciones integradas, que evidentemente no existían ya que, al momento de escribir este artículo, parece que nadie notificó a la tripulación del puente antes del colapso.

Tales medidas habrían añadido capas de protección al puente, ayudado a garantizar que no se perdieran vidas y evitado una catástrofe que probablemente costará miles de millones, haciendo que el costo de entrenamiento y despliegue de la IA tanto en el barco como en la Autoridad Portuaria sea trivial en comparación.

Igualmente importante es que los sistemas de inteligencia artificial podrían compartir todas sus acciones y lecciones aprendidas del accidente con otros barcos y puertos, reduciendo aún más el riesgo de incidentes similares. Este enfoque contrasta marcadamente con la situación actual, en la que el conocimiento adquirido a partir de este desastre podría no llegar nunca a las tripulaciones que no visiten este puerto en particular.

Para tener una perspectiva, un nuevo buque portacontenedores suele costar entre 50 y 200 millones de dólares. El coste de crear una IA generativa personalizada es de unos 100 millones de dólares y es justificable si se logra evitar un solo accidente como el del puente Key. Una vez entrenada, esta misma IA podría utilizarse en varios barcos con relativamente pocas modificaciones. Este accidente probablemente generará una responsabilidad de más de 1.000 millones de dólares, lo que respalda el argumento de que vale la pena invertir dinero en utilizar la IA para garantizar que este tipo de cosas no vuelvan a suceder.

Terminando

La IA se ha desarrollado para conducir vehículos de todos los tamaños de forma autónoma. IBM ha estado probando la automatización de la IA en barcos durante algún tiempo, y el elemento central de su implementación es un concepto que Toyota alguna vez llamó Ángel Guardián.

Esta función está diseñada para intervenir durante una crisis y hacer lo que sea necesario para proteger a las personas y al vehículo utilizando el equivalente a siglos de capacitación de conductores y navegantes brindada a través de herramientas como Omniverse de Nvidia. Para una catástrofe como esta, esa ventaja adicional, actuando de manera autónoma o a través de personal de comando, podría y marcará la diferencia entre una historia de accidente cercano como el Fantome y el trágico colapso del puente.

La capacidad de la IA para intervenir eficazmente en situaciones de emergencia, utilizando entrenamiento simulado para proteger a personas y vehículos, subraya la necesidad de una implementación más amplia. Nadie está preparado para todos los problemas críticos, pero la inteligencia artificial puede acercarse mucho más que cualquier ser humano, y todos podríamos beneficiarnos de un verdadero ángel de la guarda.

Cliente ligero móvil HP Elite mt645 G8

Empecé a trabajar en el sector tecnológico casi al mismo tiempo que salió al mercado la IBM PC. Mientras trabajaba para IBM, tuve la horrible experiencia de que me cambiaran temporalmente de una PC a una terminal. Decir que odié ese cambio sería quedarse corto.

No obstante, las terminales tenían varias ventajas. No ejecutaban código, por lo que no era un problema contraer virus, y su naturaleza similar a la de un electrodoméstico significaba que, después de calentarse (utilizaban pantallas CRT antiguas, similares a las de los televisores de tubo), nunca parecían romperse. Aunque nunca entendí por qué necesitaba un monitor a color o un lápiz óptico.

Sin embargo, los PC ofrecían mucha más flexibilidad y libertad, por lo que cambiamos la seguridad, la fiabilidad y la facilidad de uso de los terminales por los PC, mucho más difíciles de usar, que nos daban más libertad. Desde ese cambio, la industria ha estado tratando de recuperar los beneficios del terminal sin perder la libertad de un PC. Lo más cercano que se le ocurrió fue el "cliente ligero", que es básicamente un PC que ejecutaba todo inicialmente desde un servicio alojado y ahora principalmente desde la nube.

El problema histórico con los clientes ligeros es que tendían a parecer baratos, eran lentos, con una latencia significativa (uno parecía estar siempre esperándolos) y necesitaban una conexión por cable para funcionar, lo que significaba que no podían ser móviles.

Sin embargo, con la llegada de la tecnología 4G y el Wi-Fi moderno, los problemas de latencia y lentitud se han corregido, y la experiencia del usuario ahora es similar a la que se obtendría con una PC independiente. Pero aún tenían un aspecto vergonzoso y los usuarios, al principio, pensaban que estaban siendo castigados.

Bueno, la HP Elite mt645 G8 no solo ejecuta Windows IoT o Linux (ThinPro), sino que también luce como cualquier otra laptop profesional premium de HP. Tiene Wolf Security, incluido el chip de seguridad exclusivo de Wolf, y se puede configurar con una pantalla Sure View de 1000 nits para trabajar al aire libre de forma segura.

La computadora portátil HP Elite mt645 G8 con tecnología Thin Client (crédito de la imagen: HP)

Este dispositivo de cliente ligero móvil tiene compatibilidad con Wi-Fi 6e y una opción 4G (espero que llegue 5G), gráficos Ryzen, una cámara de 5MP, una pila de software optimizada para virtualización y Office 365 y, aunque inicialmente usa Windows IoT 10, tendrá la opción de migrar a Windows IoT 11 en breve.

Utiliza de forma relativamente abundante materiales reciclados y reciclables y cuenta con la certificación EPEAT Gold de sostenibilidad. Además, dado que es inútil si no está conectado a un servicio y no almacena datos localmente, si te lo roban, tu exposición es limitada y el ladrón acabará con un portátil bonito y estropeado que no podrá utilizar.

Próximamente llegará la HP Elite mt645 G8. Es la mejor laptop con cliente ligero que he visto y mi producto de la semana.