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Las noticias de la tecnología pueden ser muy llamativas. Por ejemplo, si hablamos de vehículos autónomos, de pronto en nuestra imaginación ya nos transportamos a un futuro en donde el tránsito es cosa del pasado, en donde podemos estar relajados leyendo, o simplemente escuchando música, mientras el auto por sí mismo lidia con el entorno de un mar de coches. De pronto nuestra imaginación nos lleva a un mundo ideal donde los peseros son cosa del pasado y no se meten a la brava, no cometen mil tropelías (e infracciones) que nunca son castigadas.

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Pero regresando al mundo real, quizás los automóviles autónomos podrían evitar que alguien pasado de copas se suba a su automóvil y atropelle a alguien o bien, que simplemente el conductor se distraiga en un momento dado. En los Estados Unidos mueren unas 40 mil personas por año en accidentes de tránsito y el 90% de estos accidentes se debe a errores humanos, de acuerdo con la National Highway Traffic Safety Administration de los Estados Unidos.

Es claro que los vehículos autónomos tampoco dan la suficiente confianza hoy en día. Por ejemplo, un coche de prueba de Uber impactó a una mujer en la calle matándola, lo cual se registra como el primer accidente mortal de un vehículo que se maneja solo. Así, simplemente este hecho genera la suficiente desconfianza en el amplio público.

Como sea, aparentemente la tecnología no piensa detenerse por estos inconvenientes y los automóviles autónomos nos llegarán cuando el futuro nos alcance. Pero la realidad es que quizás nunca lleguen a estar entre nosotros. Nidhi Kalra, un robotista que co-dirige el Centro de la Corporación Rand para las decisiones que se hacen en eventos con incertidumbre, indica: “La tecnología está en constante actualización. Así, tenemos este nuevo auto que se maneja solo, tenemos este producto, pero con las actualizaciones de software hay un nuevo vehículo prácticamente cada semana”.

El asunto es pues un problema de software para los vehículos autónomos. Más de medio millón de líneas de código hacen que eventualmente se tengan autos que puedan manejarse sin ayuda humana. Esto incluye sistemas de localización, mapas de alta definición para que el auto sepa en donde está precisamente, así como sistemas de percepción que ayuden a determinar qué hay alrededor del auto. ¿Son personas lo que ve el auto? ¿Podrá alguna de ellas de pronto querer cruzar la calle en un momento inoportuno? Y si todo esto fuera poco, hay que tener sistemas de planeación que sintetice toda la información para poder ir del punto A al B sin inconvenientes. Finalmente se necesitan sistemas eléctricos y mecánicos para que el acelerador se oprima y el coche se mueva. Piénselo, lector, lectora binarios: conducir un auto es un problema extremadamente complejo y no sólo por la parte técnica, sino por todo el entorno ético y lo que esto implica.

Y si todo esto no fuese suficiente, piénsese en las condiciones del terreno o el clima o peor aún, en la idiosincrasia de los conductores, que cambia de ciudad en ciudad. O piénsese en las dificultades de conducir de noche, o cuando hay niebla. Las variables se multiplican y la complejidad aumenta. Así que imaginen que si la actualización de un teléfono se hace con mucha frecuencia, el software de los vehículos autónomos debería hacerse todavía más veces por la complejidad que se está atacando.

“Todo producto se puede mejorar con el tiempo”, dice Mike Wagner, co-fundador y CEO de Edge Case Research, que ayuda a las compañías robóticas a construir software más robusto. “Este es el ciclo d vida de mantenimiento de cualquier sistema”, indica. Así, posiblemente si un auto que se maneja solo requiere de hacer una parada en la cafetería más cercana, entonces probablemente requerirá de que se actualice su software. O bien con el tiempo probablemente los vehículos autónomos requieran aprender nuevos patrones del tránsito, o bien, los cambios de clima que no necesariamente se van a mantener siempre igual. En cualquiera de estos casos habrá posiblemente necesidad de actualizar el software para reflejar todas estas nuevas problemáticas.

“El entorno no es estático”, dice Forrest Iandola, el CEO de DeepScale, que construye sistemas de percepción. “Incluso si usted, en teoría, tiene un sistema perfecto para cierta localidad, este se vuelve obsoleto”, comenta. Y bajo esta idea es claro que los vehículos autónomos pueden enfrentar situaciones inesperadas por nadie. Por ejemplo, ¿qué tal si se escaparon un número indeterminado de tigres del zoológico? ¿cómo prever qué hacer? Se requerirá entonces tiempo para entrenar al sistema en este nuevo entorno que era inimaginable y entonces, actualizar el software.

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Pero tal vez el peor problema sea con el entorno de seguridad necesario para que los vehículos autónomos puedan ser lo suficientemente seguros, tanto para los seres humanos que los aborden como aquellos que estén en las calles donde estos vehículos transiten. Supongamos que tenemos un programa para frenar de forma automática o bien, un sistema de manejo automático adaptable. Esto obviamente es software y este debe ser probado. Claramente estos programas ejemplos se pueden demostrar como funcionales paso por paso, pero cuando hablamos de un sistema complejo realmente, como el del vehículo autónomo, la escala del sistema tiende a crecer y actualizar el software y además, probar que es funcional, puede ser mucho más difícil.

Desde luego todos estos problemas pueden atacarse, pero requieren de mucho trabajo. Por ejemplo, si un vehículo autónomo tiene un sistema de geolocalización y lo usa en ciertas condiciones, se debe garantizar que nada esté fallando porque esto puede causar dificultades. Y pensar que puede fallar es el mejor escenario porque los sistemas no tienen palabra de honor. Así entonces, habrá que implementar sistemas de auto-diagnóstico para asegurarnos que todos los sistemas hagan la tarea al menos como se planteó originalmente.

Todos los escenarios planteados no significa que den por terminado el proyecto del auto que se maneja solo. Sin embargo, es evidente que el desarrollo será mucho más lento de lo esperado. Probablemente veamos primero vehículos autónomos que recorren distancias cortas en ciertas zonas nada más, pero con el tiempo, con la experiencia que den estas primeras situaciones, se podrá avanzar. Lo que debe quedar clarísimo es que el vehículo autónomo está aún lejos de las posibilidades reales.

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