La prueba de fuego de cualquier desarrollo llega cuando se coloca en un entorno real. En el caso de los vehículos autónomos, se ha constatado que la circulación no es siempre previsible. Una máquina es incapaz de reaccionar ante situaciones insospechadas… a no ser que haya aprendido cómo hacerlo.
En ello están compañías como Mobileye. Dedicada a diseñar soluciones para mejorar el tráfico y la seguridad en las carreteras, ha sacado a la calle la primera fase de sus 100 vehículos autónomos. La ciudad elegida fue Jerusalén. No solo porque es donde está su sede, también por lo caótico que resulta circular por ella.
“Queríamos demostrar que nuestra tecnología es capaz de funcionar en cualquier geografía y en cualquier condición”, explica Amnon Shashua, vicepresidente senior de Intel Corporation y CEO y director de tecnología de Mobileye.
“Jerusalén es famosa por la conducción agresiva. [Aquí] si un coche autónomo circula con excesiva prudencia, puede congestionar el tráfico o causar un accidente. Debe conducir asertivamente y tomar decisiones rápidas, como lo haría un conductor”, apunta Shashua.
12 cámaras que no pierden detalle
Durante esta fase inicial, cada vehículo utiliza 12 cámaras que ofrecen un ángulo de visión de 360º. De ellas, ocho proporcionan una perspectiva envolvente de largo alcance y cuatro se utilizan para aparcar. El objetivo es demostrar que pueden proporcionar una solución de seguridad completa solo procesando los datos que se obtienen de dichas cámaras.
Así, el sistema es capaz de detectar a los peatones, las rutas transitables y el significado de las señales de tráfico, incluidos los semáforos. Además de crear mapas en alta resolución en tiempo real, tiene capacidad para localizar otro vehículo autónomo con un error de apenas unos centímetros, planificar una ruta y tener el control de otro.
“En esta primera fase solo usamos cámaras para lograr lo que llamamos ‘verdadera redundancia’ de detección”, explica Shashua. Y aclara: “Se refiere a un modelo que consta de múltiples sistemas de detección independientes, cada uno de los cuales puede soportar una conducción completamente autónoma por sí mismo”.
La propuesta de Mobileye e Intel para sus coches autónomos tiene dos ventajas. Por un lado, la cantidad de datos necesarios para validar el sistema de percepción es menor. Por otro, en el caso de fallo de uno de los sistemas, el vehículo puede continuar operando de manera segura.
Lo habitual, según Intel, es que estos vehículos empleen un solo sistema de detección. Y si localizan un fallo, dejan de conducir inmediatamente. “Una analogía útil para entenderlo es la forma en la que funciona una guirnalda de luces de un árbol de Navidad. En estos adornos, cuando se quema una bombilla el resto deja de lucir”.
Seguridad autónoma basada en el sentido común
El diseño de su sistema de seguridad, bautizado como Responsibility-Sensitive Safety (RSS), está basado en el aprendizaje mediante inteligencia artificial. Es un modelo que pretende formalizar el sentido común de lo que debería ser conducir de forma segura. Para ello utiliza un conjunto de fórmulas matemáticas y algoritmos.
La máquina –en este caso el vehículo autónomo– sería ser capaz de comprender situaciones básicas para una circulación segura. Como puede ser la distancia entre dos coches, quién tiene la prioridad en un cruce o ser precavido ante la aparición de un elemento inesperado. De esta forma, si el software basado en inteligencia artificial propone una acción que contradice uno de estos principios de sentido común, la capa RSS rechaza la decisión.
“La conducción autónoma basada en la inteligencia artificial determina cómo se va del punto A al punto B. Mientras que la RSS es lo que evita que ese vehículo cause situaciones peligrosas en el camino”, concreta Shashua .
El RSS permite diseñar un sistema de seguridad más fácil de verificar. No es necesario que el vehículo recorra miles de kilómetros. La idea es que se convierta en un estándar y que sea adoptado por el resto de fabricantes de vehículos autónomos. En los próximos meses está previsto que la flota se expanda a Estados Unidos y a otras regiones.
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Imágenes | Intel