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Esa inversión se destinará a la creación de centros conjuntos de investigación en Stanford y en el MIT en los que se impulsará el desarrollo de tecnologÃas de movilidad y de vehÃculos inteligentes.
Gill Pratt, ex Director de Programa en la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada en Defensa de EEUU (Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), en inglés) y responsable de su reciente "DesafÃo Robótico (Robotics Challenge)" se ha unido a Toyota para dirigir la investigación y su aplicación en los vehÃculos inteligentes y la robótica.
Toyota cree que las oportunidades para mejorar la vida de las personas mediante tecnologÃas basadas en la inteligencia artificial son ilimitadas, con un importante potencial en lo que se refiere al desarrollo de vehÃculos inteligentes de salvamento y robots que mejoren nuestras vidas.
Al respecto, recuerda que, a medida que la población envejece, la movilidad es cada vez más complicada y amplios segmentos de la sociedad no pueden conducir ni moverse libremente.
Además, la carga sobre los sistemas sanitarios y sobre quienes asisten a discapacitados fÃsicos sigue aumentando, advierte.
El director administrativo principal de Toyota Motor Corporation (TMC) y director del Grupo de I+D, Kiyotaka Ise, ha explicado que inicialmente los trabajos se centrarán en avanzar en las tecnologÃas de vehÃculos inteligentes, "con el objetivo inmediato de ayudar a acabar con las vÃctimas en accidentes de tráfico y, en última instancia, ayudar a mejorar la calidad de vida mediante innovaciones en movilidad y robótica".
La labor investigadora en el MIT se basará en desarrollar estructuras avanzadas mediante las que los vehÃculos puedan percibir mejor su entorno y moverse por él, para tomar decisiones de conducción seguras.
Se espera que este trabajo sea de gran importancia para reducir las vÃctimas en accidentes de tráfico y que incluso sirva para desarrollar un vehÃculo que no se vea implicado en una colisión.
El centro de Stanford se encargará de desarrollar sistemas inteligentes avanzados para reconocer y comprender entornos de tráfico complejos y actuar en consecuencia
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