Elon Musk cree que su Tesla tendrá vehículos robóticos totalmente autónomos a finales de 2020. Recientemente afirmó lo siguiente : “No quedan problemas fundamentales. Hay muchos pequeños problemas. Y está el problema principal: resolver todos estos problemas menores y armar todo el sistema ".
Quizás la tecnología que permite que el automóvil viaje sin intervención humana (lo que la industria llama " autonomía de nivel 5 ") se esté desarrollando con bastante rapidez. Sin embargo, otra cosa es producir un automóvil que pueda hacer esto de manera segura y legal.
Existen problemas fundamentales para llevar de forma segura vehículos totalmente autónomos a la carretera, y todavía tenemos que resolverlos antes de que veamos vehículos robóticos en las carreteras. Aquí están cinco de los obstáculos más desafiantes.
1. Sensores
Los robomóviles utilizan una amplia gama de sensores para detectar la realidad circundante y reconocer objetos como peatones, otros automóviles y señales de tráfico. Las cámaras ayudan a los robots móviles a ver objetos. Lidar utiliza láseres para medir la distancia de los objetos a un automóvil. Los radares reconocen objetos y rastrean su velocidad y dirección.
Todos estos sensores transmiten datos a los sistemas de control del vehículo o la computadora, lo que le ayuda a decidir dónde girar y cuándo frenar. Un vehículo robótico totalmente autónomo necesita un conjunto de sensores que detecten con precisión los objetos, midan la distancia hasta ellos, su velocidad, etc., en cualquier condición y en cualquier circunstancia, sin necesidad de intervención humana.
El mal tiempo, el tráfico denso, las señales de tráfico pintadas afectan negativamente la precisión de los sensores. El radar utilizado en los autos Tesla no se ve tan afectado por el clima, pero aún existen desafíos para garantizar que los sensores usados en el vehículo completamente autónomo puedan reconocer todos los objetos con el nivel de confianza requerido para la seguridad.
Para que surjan vehículos robóticos verdaderamente autónomos, estos sensores deben funcionar en todas las condiciones climáticas, en cualquier parte del mundo, desde Alaska hasta Zanzíbar, y en ciudades concurridas como El Cairo o Hanoi. Accidentes con autos Tesla actuales ( solo funcionan en el segundo nivel de piloto automático ), incluidas colisiones con autos estacionados en julio de 2020, muestre que una empresa necesita salvar un gran abismo para aprovechar una oportunidad tan global y para todo tipo de clima.
2. Aprendizaje automático
La mayoría de las máquinas autónomas utilizarán inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) para procesar los datos provenientes de los sensores y ayudar a tomar decisiones sobre acciones futuras. Estos algoritmos ayudarán a determinar los objetos detectados por los sensores, clasificarlos de acuerdo con el entrenamiento: esto es un peatón, esto es un semáforo, etc. Luego, el automóvil utilizará esta información para decidir si tomar alguna acción, como frenar o retroceder, para evitar chocar con el objeto detectado.
En el futuro, los coches afrontarán este reconocimiento y clasificación de forma más eficaz que un conductor humano. Pero hasta ahora, no existe una base generalmente aceptada que garantice que los algoritmos ML utilizados en vehículos robóticos sean seguros. Hay poco consenso dentro de la industria y entre los reguladores sobre cómo organizar, probar y aprobar IO.
3. Camino abierto
Una vez en la carretera, los vehículos robóticos continuarán su entrenamiento. Conducirán por carreteras nuevas, reconocerán objetos con los que no se encontraron en el entrenamiento y actualizarán el software.
¿Cómo garantizar que la fiabilidad del sistema se mantenga al mismo nivel? Necesitamos poder demostrar que cualquier nuevo aprendizaje es seguro y que el sistema no olvida el comportamiento seguro anterior. La industria aún tiene que llegar a un acuerdo sobre este tema.
4. Normas y reglamentos
No existen normas ni directrices satisfactorias para los sistemas autónomos en ninguna industria. Los estándares de seguridad actuales para los vehículos existentes requieren que un conductor se haga cargo en caso de emergencia.
En el caso de los vehículos robóticos, ya comienzan a aparecer reglas de funcionamiento relativas a determinadas funciones, por ejemplo, el mantenimiento automático de carril . También existe un estándar internacional para sistemas autónomos, que incluye vehículos robóticos, que establece ciertos requisitos, pero no resuelve los problemas enumerados con sensores, MO y entrenamiento operativo, aunque, tal vez, en el futuro se desarrollará a tal estado.
Sin reglas y estándares reconocidos, ningún automóvil robot, sin importar cuán seguro se considere, podrá ingresar a las vías públicas.
5. Aceptación pública
Los vehículos automatizados actuales de Tesla , al igual que otros vehículos automatizados y autónomos , ya han estado involucrados en varios accidentes de alto perfil. La aceptación pública es una cuestión no solo para quienes quieren comprar un automóvil robótico, sino también para quienes compartirán la carretera con ellos.
El público debe participar en la toma de decisiones sobre la introducción de vehículos robóticos. Sin esto, corremos el riesgo de ser rechazados por la tecnología.
Los tres primeros de estos problemas deben abordarse para superar los dos últimos. Naturalmente, hay una carrera por el primer lugar entre las empresas que han introducido un vehículo totalmente autónomo. Pero sin trabajar juntos para garantizar la seguridad, presentando evidencia de esta seguridad, trabajando con los reguladores y el público para garantizar
recibiendo aprobación: sin todo esto, los automóviles robóticos durante muchos años más solo circularán alrededor de los polígonos.
Si bien esto puede sonar frustrante para empresarios como Musk, el camino para resolver los vehículos robóticos es a través de una colaboración a largo plazo en estos temas complejos con seguridad, garantías, regulaciones y aprobaciones en mente.