5 razones por las que los coches autónomos todavía no están en nuestras carreteras

Elon Musk cree que su compañía Tesla tendrá autos completamente autónomos listos para fines de 2020. “No quedan desafíos fundamentales”, dijo recientemente. “Hay muchos pequeños problemas. Y luego está el desafío de resolver todos esos pequeños problemas y armar todo el sistema ".

Si bien la tecnología para permitir que un automóvil complete un viaje sin intervención humana (lo que la industria llama “autonomía de nivel 5”) podría estar avanzando rápidamente, producir un vehículo que pueda hacerlo de manera segura y legal es otro asunto.

De hecho, todavía existen desafíos fundamentales para la introducción segura de automóviles totalmente autónomos, y tenemos que superarlos antes de ver estos vehículos en nuestras carreteras. Aquí están cinco de los mayores obstáculos restantes.

1. Sensores

Los automóviles autónomos utilizan un amplio conjunto de sensores para "ver" el entorno que los rodea, lo que ayuda a detectar objetos como peatones, otros vehículos y señales de tráfico. Las cámaras ayudan al automóvil a ver objetos. Lidar utiliza láseres para medir la distancia entre los objetos y el vehículo. El radar detecta objetos y rastrea su velocidad y dirección.

Todos estos sensores envían datos al sistema de control del automóvil o la computadora para ayudarlo a tomar decisiones sobre dónde girar o cuándo frenar. Un automóvil completamente 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, las señales de tráfico con grafiti pueden afectar negativamente la precisión de la capacidad de detección. El radar, que utiliza Tesla, es menos susceptible a las condiciones climáticas adversas, pero persisten los desafíos para garantizar que los sensores elegidos utilizados en un automóvil totalmente autónomo puedan detectar todos los objetos con el nivel de certeza requerido para que estén seguros.

Para permitir automóviles verdaderamente autónomos, estos sensores deben funcionar en todas las condiciones climáticas en cualquier lugar del planeta, desde Alaska hasta Zanzíbar y en ciudades congestionadas como El Cairo y Hanoi. Los accidentes con el "piloto automático" actual (único nivel 2) de Tesla, incluido uno en julio de 2020 que golpeó vehículos estacionados, muestran que la compañía tiene una gran brecha que superar para producir una capacidad global para todo clima.

2. Aprendizaje automático

La mayoría de los vehículos autónomos utilizarán inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar los datos que provienen de sus sensores y ayudar a tomar decisiones sobre sus próximas acciones. Estos algoritmos ayudarán a identificar los objetos detectados por los sensores y clasificarlos, de acuerdo con el entrenamiento del sistema, como peatón, farola, etc. Luego, el automóvil usará esta información para ayudar a decidir si el automóvil necesita tomar medidas, como frenar o desviar, para evitar un objeto detectado.

En el futuro, las máquinas podrán realizar esta detección y clasificación de manera 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 automóviles sean seguros. No tenemos un acuerdo en toda la industria, ni entre los organismos de estandarización, sobre cómo se debe capacitar, probar o validar el aprendizaje automático.

3. El camino abierto

Una vez que un automóvil autónomo está en la carretera, seguirá aprendiendo. Conducirá en carreteras nuevas, detectará objetos con los que no se ha encontrado durante su entrenamiento y estará sujeto a actualizaciones de software.

¿Cómo podemos asegurarnos de que el sistema siga siendo tan seguro como su versión anterior? Necesitamos poder demostrar que cualquier aprendizaje nuevo es seguro y que el sistema no olvida comportamientos previamente seguros, algo en lo que la industria aún no ha llegado a un acuerdo.

4. Regulación

No existen normas y regulaciones suficientes para un sistema autónomo completo, en ninguna industria. Los estándares actuales para la seguridad de los vehículos existentes asumen la presencia de un conductor humano para hacerse cargo en una emergencia.

En el caso de los vehículos autónomos, están surgiendo normativas para funciones particulares, como los sistemas automatizados de mantenimiento de carril. También existe un estándar internacional para sistemas autónomos que incluye vehículos autónomos, que establece requisitos relevantes pero no resuelve los problemas de sensores, aprendizaje automático y aprendizaje operativo presentados anteriormente, aunque podría hacerlo con el tiempo.

Sin regulaciones y estándares reconocidos, ningún automóvil autónomo, ya sea que se considere seguro o no, llegará a la carretera.

5. Aceptabilidad social

Ha habido numerosos accidentes de alto perfil relacionados con los autos automatizados actuales de Tesla, así como con otros vehículos automatizados y autónomos. La aceptabilidad social no es solo un problema para quienes desean comprar un automóvil sin conductor, sino también para quienes comparten la carretera con ellos.

El público debe participar en las decisiones sobre la introducción y adopción de vehículos autónomos. Sin esto, corremos el riesgo de que se rechace esta tecnología.

Los primeros tres de estos desafíos deben resolverse para ayudarnos a superar los dos últimos. Por supuesto, hay una carrera para ser la primera empresa en presentar un automóvil totalmente autónomo. Pero sin colaboración sobre cómo hacemos que el automóvil sea seguro, proporcionamos evidencia de esa seguridad y trabajamos con los reguladores y el público para obtener un "sello de aprobación", estos automóviles permanecerán en la pista de pruebas durante los próximos años.