Elon Musk cree que su empresa Tesla tendrá listos coches totalmente autónomos a finales de 2020. «No quedan retos fundamentales», dijo recientemente. «Hay muchos problemas pequeños. Y luego está el reto de resolver todos esos pequeños problemas y juntar todo el sistema».
Si bien la tecnología que permite a un coche completar un viaje sin intervención humana (lo que la industria llama «autonomía de nivel 5») puede estar avanzando rápidamente, producir un vehículo que pueda hacerlo de forma segura y legal es otra cuestión.
De hecho, todavía hay retos fundamentales para la introducción segura de los coches totalmente autónomos, y tenemos que superarlos antes de ver estos vehículos en nuestras carreteras. Aquí están cinco de los mayores obstáculos que quedan.
Sensores
Los coches autónomos utilizan un amplio conjunto de sensores para «ver» el entorno que les rodea, ayudando a detectar objetos como peatones, otros vehículos y señales de tráfico. Las cámaras ayudan al coche a ver los objetos. El Lidar utiliza el láser para medir la distancia entre los objetos y el vehículo. El radar detecta objetos y sigue su velocidad y dirección.
Todos estos sensores devuelven datos al sistema de control del coche o al ordenador para ayudarle a tomar decisiones sobre dónde dirigir o cuándo frenar. Un coche totalmente autónomo necesita un conjunto de sensores que detecten con precisión los objetos, la distancia, la velocidad, etc., en todas las condiciones y entornos, sin que un humano tenga que intervenir.
El mal tiempo, el tráfico denso o las señales de tráfico con grafitis pueden afectar negativamente a la precisión de la capacidad de detección. El radar, que utiliza Tesla, es menos susceptible a las condiciones meteorológicas adversas, pero siguen existiendo retos para garantizar que los sensores elegidos y utilizados en un coche totalmente autónomo puedan detectar todos los objetos con el nivel de certeza necesario para que sean seguros.
Para que los coches sean verdaderamente autónomos, estos sensores tienen que funcionar en todas las condiciones meteorológicas en cualquier lugar del planeta, desde Alaska hasta Zanzíbar y en ciudades congestionadas como El Cairo y Hanoi. Los accidentes con el actual «piloto automático» de Tesla (solo de nivel 2), incluido uno en julio de 2020 en el que chocó contra vehículos aparcados, demuestran que la empresa tiene una gran brecha que superar para producir una capacidad global de este tipo en todas las condiciones meteorológicas.
Aprendizaje automático
La mayoría de los vehículos autónomos utilizarán la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para procesar los datos que provienen de sus sensores y para ayudar a tomar las decisiones sobre sus próximas acciones. Estos algoritmos ayudarán a identificar los objetos detectados por los sensores y a clasificarlos, según el entrenamiento del sistema, como un peatón, una farola, etc. A continuación, el coche utilizará esta información para ayudar a decidir si tiene que tomar medidas, como frenar o desviarse, para evitar un objeto detectado.
En el futuro, las máquinas podrán realizar esta detección y clasificación de forma más eficiente que un conductor humano. Pero por el momento no existe una base ampliamente aceptada y acordada para garantizar que los algoritmos de aprendizaje automático utilizados en los coches sean seguros. No existe un acuerdo en la industria, ni en los organismos de normalización, sobre cómo debe entrenarse, probarse o validarse el aprendizaje automático.
La carretera abierta
Una vez que un coche autónomo esté en la carretera seguirá aprendiendo. Conducirá por nuevas carreteras, detectará objetos con los que no se ha topado en su entrenamiento y estará sujeto a actualizaciones de software.
¿Cómo podemos garantizar que el sistema siga siendo tan seguro como su versión anterior? Tenemos que ser capaces de demostrar que cualquier nuevo aprendizaje es seguro y que el sistema no olvida los comportamientos seguros anteriores, algo sobre lo que la industria todavía tiene que llegar a un acuerdo.
Regulación
No existen normas y reglamentos suficientes para todo un sistema autónomo -en ninguna industria. Las normas actuales para la seguridad de los vehículos existentes presuponen la presencia de un conductor humano que se haga cargo en caso de emergencia.
En el caso de los coches de autoconducción, existen normas emergentes para funciones concretas, como los sistemas automatizados de mantenimiento de carril. También existe una norma internacional para los sistemas autónomos que incluye a los vehículos autónomos, que establece los requisitos pertinentes, pero no resuelve los problemas de los sensores, el aprendizaje automático y el aprendizaje operativo introducidos anteriormente, aunque puede que lo haga con el tiempo.
Sin regulaciones y normas reconocidas, ningún coche de autoconducción, se considere seguro o no, llegará a la carretera abierta.
Aceptabilidad social
Ha habido numerosos accidentes de gran repercusión con los actuales coches automatizados de Tesla, así como con otros vehículos automatizados y autónomos. La aceptabilidad social no es solo una cuestión para quienes desean comprar un coche de autoconducción, sino también para los demás que comparten la carretera con ellos.
Es necesario que el público participe en las decisiones sobre la introducción y adopción de los vehículos de autoconducción. Sin esto, nos arriesgamos al rechazo de esta tecnología.
Los tres primeros de estos retos deben ser resueltos para ayudarnos a superar los dos últimos. Existe, por supuesto, una carrera por ser la primera empresa en introducir un coche de autoconducción completa. Pero si no colaboramos en la forma de hacer que el coche sea seguro, proporcionar pruebas de esa seguridad y trabajar con los reguladores y el público para obtener un «sello de aprobación», estos coches seguirán en la pista de pruebas durante años.
Por muy desagradable que sea para empresarios como Musk, el camino para conseguir la aprobación de los vehículos autónomos pasa por una larga colaboración en estos duros problemas en torno a la seguridad, la garantía, la regulación y la aceptación.
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