Tras meses de silencio, Apple vuelve a la carga con su proyecto de iCar, el coche de conducción autónoma. A lo largo de los años, Cupertino ha seguido desarrollando su proyecto en silencio y, ahora, gracias a la IA y el machine learning, está listo para volver a ser el centro de la innovación.
Apple, en competición con Google y Tesla
En la carrera hacia la conducción autónoma, Apple ha decidido hasta ahora jugar en la sombra. El Project Titan, nacido en 2014 y dado por muerto a finales de 2016 por las claras dificultades en mantener el ritmo de gigantes como Google o Tesla, ha sido devuelto a la vida recientemente, con algunos ensayos en carretera y mucha curiosidad por parte del público.
En el junio pasado, Tim Cook confirmó en una entrevista que el interés de la compañía por el automoción nunca había desaparecido por completo. Los esfuerzos hechos por recuperar la ventaja competitiva perdida han sido inmensos, aunque silenciosos. El resultado que desde Apple anhelan promete ser disruptivo y tiene el objetivo de romper las reglas, como en muchas otras ocasiones a lo largo de su legendaria historia.
La clave del Icar está en la IA y el machine learning
La piedra angular del desarrollo del iCar es la inteligencia artificial. Ruslan Salakhutdinov, jefe del equipo de investigación de Apple, reveló que los expertos en IA de Cupertino han alcanzado un nivel particularmente alto de sofisticación. En un documento publicado en noviembre 2017, ya quedaba claro que a la base del sistema de self-driving de Apple estaría un software capaz de identificar otros vehículos, peatones y ciclistas, utilizando escáneres 3D del tipo Lidar, similares a los usados por la competencia.
La diferencia es que el iCar podría ‘ver’ correctamente lo que ocurre a su alrededor, sin distorsión, incluso en presencia de fenómenos hipotéticamente perjudiciales, como gotas de lluvia que se depositan en frente de la lente o peatones poco visibles porque estén parcialmente ocultados por coches aparcados. El de Apple sería sistema capaz no solo de conducir, sino también de aprender de forma autónoma a través del machine learning.
Particularmente funcional al objetivo parece ser el sistema SLAM (simultaneous localization and mapping), que permite al coche tener una valoración del espacio ocupado particularmente precisa, sobre todo, si los datos vienen cruzados con los capturados por los sensores del vehículo, capaces de realizar un mapeo 3D de todo lo que ven (señales de tráfico, semáforos, etc.).
La intención de Apple es llegar a un sistema que para moverse ya no necesite un preset de datos, sino que pueda juzgar y adaptar su comportamiento a cualquier situación, incluso la menos previsible. A pesar de que todavía haya mucha reserva sobre lo que Cupertino está haciendo en sus laboratorios, ya se aprecia una mayor apertura en comparación con el pasado. Empezando por la creación de un blog dedicado al machine learning, con el que la empresa pretende mostrar sus progresos, pero también los desafíos que está tratando de superar.
Se necesita una nueva infraestructura
El siguiente paso podría ser compartir algunos resultados y soluciones tecnológicas con algunos socios, para así acelerar la llegada del primer coche de conducción autónoma adaptado al servicio del público. Mientras tanto, Apple ya pidió al DMV (el equivalente del ministerio de transporte de EE.UU.) que reconsidere las reglas para poder realizar los ensayos del iCar con más facilidad.
La tecnología ya está ahí, el problema son las infraestructuras, porque difícilmente con las carreteras actuales, los coches autónomos podrán circular sin generar más problemas que ventajas. De hecho, queda el problema casi insoluble del libre albedrío: ¿cómo elegirá la máquina el ‘mal menor’ en caso de accidente? ¿Mejor atropellar el anciano o el niño?
Esta es la razón por la que las posibilidades de que los coches de conducción autónoma se crucen con otros elementos, como peatones o coches normales, tendrán que eliminarse por completo. Así como la invención del tren requirió ferrocarriles y la del coche, carreteras de asfalto, también los coches autónomos necesitarán su propia infraestructura, probablemente más parecida a una línea de metro que a una carretera normal.
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