Conducción autónoma, ¿cuáles son sus retos?

Decía Albert Einstein que era «obvio que la tecnología había superado nuestra humanidad» y eso parece haber cristalizado cuando los medios de comunicación de medio mundo se hicieron eco de la muerte de un pasajero de un Tesla Model S con piloto automático mientras veía una película. Miles de personas en todo el mundo clamaron la aberración que supone (para ellos) que una máquina adquiera el control y que nosotros nos convirtamos casi en meras mercancías llevadas del punto A al punto B (como si no ocurriera eso cuando nos montamos en un autobús, tren, taxi, etc.).

Infografía de El País que explica cómo ocurrió el accidente

El siniestro, el primero en ocurrir tras 209 millones de kilómetros recorridos con este sistema (hay una muerte por cada 96 millones de kilómetros conducidos) hizo que muchos se plantearan si el sistema era seguro, si se debe seguir apostando por él y si Tesla debería responsabilizarse por la muerte.

Fueron muy pocos, sin embargo, los que se preguntaron qué paso y cómo evitar que vuelva a ocurrir. Nosotros, lejos de saber todos esos detalles queremos analizar los problemas y retos que tiene por delante la conducción autónoma para convertirse en el estándar que puede (y creemos que debe) llegar a ser.

El primero que nos encontramos es el reto de la informática. Es cierto que cada vez son más los sensores y sistemas que ayudan al coche a entender lo que le rodea. Bajo el acrónimo LIDAR se esconden toda suerte de tecnologías que hacen que la computadora de abordo no pierda detalle de lo que rodea al vehículo: el perfil 3D, la orografía, el tráfico, las señales horizontales y verticales, así como un conjunto de radares que evalúan aceleración, velocidad, etc. tanto del coche como de los demás que lo circundan.

Son sistemas que ya están en la mayoría de los modelos «clásicos» y que nos ayudan a mantener una velocidad de crucero adaptable, a no salirnos del carril, a eliminar los puntos ciegos, etc. Todos ellos hacen que los modelos sean más seguros. ¿Cuál es entonces el problema? La capacidad del sistema de prever lo imprevisible: el comportamiento de los humanos y las condiciones climatológicas cambiantes -aunque esto también están aprendiendo a hacerlo-. Solo un fallo técnico o humano pueden hacer que esta infraestructura falle. Pero lo imprevisible existe, por desgracia más a menudo de lo deseado.

Y esto nos lleva a otro problema de la industria y los nuevos agente: los costes de enseñar a los sistemas a entender todas las variables. El del motor es un negocio muy capaz de invertir y los nuevos actores de Silicon Valley rezuman dólares gracias a otros mercados en los que están presentes. No obstante, como en toda tecnología, hace falta que esta se extienda para que se abarate. Cuantas más personas lo usen (y apuesten por sistemas de alquiler puntual de coches) más aprenderá el conjunto y más seguro y eficaz será.

Sin embargo, ninguna empresa quiere compartir datos -el mejor ejemplo es Google que a pesar de no colaborar con ninguna automotriz tiene más kilómetros autónomos que nadie, más datos de mapeo que nadie y más experiencia que nadie- y eso no solo ralentiza la transición sino que la hace más insegura.

Y un nuevo medio de transporte «inseguro» por desconocido es una oportunidad de oro para que algunas empresas financieras se lucren. Las aseguradoras ya facturan 200.000 millones de dólares al año en primas solo en Estados Unidos. ¿Se imaginan un mundo con corredores autónomos seguros, rápidos, eficientes y limpios? Las primas se reducirían a las contratadas por las empresas de flotas de alquiler de estos coches. El negocio en gran parte se esfumaría.

Según explica Sam Smith en Esquire, a día de hoy los coches con sistemas que evitan las colisiones frontales como los dispositivos de frenado automático ya pagan entre un 7 y un 15% menos que los coches «normales». La idea es que un smart car pueda pagar hasta un 50% menos de seguro porque la probabilidad de tener un accidente es mucho menor.

Parece que el gran reto de la seguridad viene más por la posibilidad de que hackers entren en los sistemas de navegación de los coches y los controlen por completo ajenos a la voluntad del propietario y pasajero que de un choque mortal. Después de la demostración de hace unos meses con un Jeep y que hizo que Chrysler tuviera que mandar a revisión 1,4 millones de unidades parece que la industria vuelve a necesitar la ayuda de los informáticos para que sus coches sean realmente autónomos.

A día de hoy la industria está ya flirteando con el llamado nivel 4 de automatización, ese en el que el conductor puede desentenderse por completo de la máquina y dedicarse a otras tareas. Hasta ahora el nivel tres -aquel en el que el humano retoma el mando cuando la máquina no puede conducir de forma segura- se ha mostrado capaz de salvar vidas.

El problema de este nivel es similar al que ya experimentó la Administración Federal de Aviación estadounidense hace unas décadas cuando comprobó que el uso extensivo del piloto automático restaba habilidades en los pilotos cuando estos tenían que tomar el control en situaciones comprometidas. Se teme que cuando nos sentimos seguros tendemos a distraernos más y somos más lentos a la hora de reconocer problemas y reaccionar ante ellos.

Si a eso le unimos que la mayoría de los conductores quebrantamos las normas para conseguir una mejor eficiencia en el viaje (tiempo, consumo o seguridad) estamos ante el reto de enseñar a un sistema creado para cumplir las normas al pie de la letras a interpretar leyes y carreteras imperfectas creadas por los imperfectos humanos.

En definitiva, varias dimensiones que demuestran el enorme reto de crear un sistema inteligente y seguro que satisfaga la enorme demanda de movilidad que ha generado el hombre globalizado.

Project Nightonomy, Ford sigue imparable hacia la conducción autónoma

Si hablamos de coche autónomo -y por muy reiterativo que suene es una de las tendencias más importantes en la industria del motor- hay varios nombres ineludibles: Google, Tesla, Toyota y Ford. Todos ellos han puesto en marcha proyectos para que sus coches no necesiten de un conductor para moverse desde puntos de vista muy diferentes y aunque las dos primeras parecen ser las más avanzadas -por su cobertura en los medios-.

Sin embargo, parece que son las dos segundas las que pueden conseguir algo más relevante por su enorme volumen de ventas y, sobre todo, por su dilatada experiencia sobre el asfalto. Es eso precisamente lo que ha hecho que la empresa de Detroit haya puesto en marcha una nueva fase en la que estudiará la viabilidad de su modelo en una de las fases más complicadas de la conducción «humana»: la noche.

Ford quiere demostrar que ha conseguido llegar al nivel cuatro de autonomía -ese en el que el vehículo no solo conduce solo sino que lo hace mejor que si fuera dirigido por un humano- incluso en condiciones de oscuridad absoluta. El Project Nightonomy, que lleva en marcha cuatro meses, se aprovecha de la evolución técnica de todos los modelos puestos en la carretera hasta ahora.

De esta forma, los Mondeo-Fusion cuentan con una nueva generación de radares, sistemas LIDAR, cámaras y mapas. Destacan sobre todos los segundos capaces de medir distancias mediante láseres lo que les permite ser mucho más fiable que las cámaras en condiciones de baja o nula visibilidad.

En la primera fase del proyecto, llevada a cabo en Arizona, los modelos han circulado en ausencia de obstáculos y personas para comprobar que todos los procesos de navegación son sólidos y fiables. Como se puede ver en el vídeo que incluimos en la entrada, los coches circulan con las luces apagadas.

Los sistemas LIDAR desarrollados junto a Veladyne permiten trabajar en rangos de distancia de hasta 200 metros (Ultra Puck). De este modo, queda patente la capacidad de Ford para construir un sistema autónomo inteligente capaz de elegir entre el soporte más adecuado a cada condición de la vía (en conducción sobre nieve da un uso secundario a los láseres para guiarse preferentemente con cámaras y mapas.