Los vehículos autónomos (VA) viables para el consumidor han pasado de ser una fantasía lejana hace diez años a una oportunidad de mercado real, con inversiones de miles de millones de dólares respaldadas por las empresas más importantes del mundo. Sin embargo, pese a todo el entusiasmo y al enorme potencial de la capacidad de transportar personas y mercancías sin conductor ni piloto a bordo, existe una preocupación seria y constante por el aspecto más crítico de todos los VA: la seguridad. Cada error de las empresas de VA se examina con gran detalle, y con razón. Y con las preocupaciones sobre la seguridad llegan los problemas de confianza. Numerosas encuestas indican que la mayoría de los consumidores aún no confía en los vehículos autónomos para su propio uso.
Aunque todavía estamos en los inicios de los vehículos autónomos, está claro que debemos hacer que su funcionamiento sea lo más parecido posible al humano. Por ahora, la coexistencia y la interacción fluida son un objetivo. Esto exige, sin duda, que las máquinas que construimos emulen, y en algunos casos mejoren, el desempeño de una persona en circunstancias específicas. La biología nos enseña que la evolución de los organismos está impulsada por un instinto de supervivencia, siendo la seguridad la prioridad principal. Al avanzar hacia la sustitución de las personas al volante, debemos tomar la biología como guía, ya que la naturaleza ha dotado, de hecho, a los seres humanos de uno de los sistemas de seguridad más evolucionados que existen.
Centros de datos móviles
Para mejorar la seguridad de los VA será necesario desarrollar nuevas formas de recopilar, analizar y procesar la información esencial para el funcionamiento sin incidentes de un vehículo. Esto incluye datos del exterior del vehículo, como las carreteras y la infraestructura, otros vehículos, las condiciones del tráfico y meteorológicas, así como el funcionamiento del propio automóvil. Todo ello debe tenerse en cuenta para que el vehículo avance con seguridad. Este escenario requiere una transformación orgánica no solo del automóvil tradicional, sino también de su entorno. Para llegar a ser plenamente funcionales y seguros, los VA deberán percibir el entorno y, a continuación, negociar y actuar con fluidez.
Pero el volumen de información que se recopila constituye un problema en sí mismo. Un vehículo autónomo típico puede contar con una docena o más de dispositivos de detección, si se incluyen cámaras, lidar, sonar y sensores de radar.
El VA se ha convertido, en esencia, en un centro de datos móvil que gestiona decenas de gigabits por segundo (es decir, el volumen de datos equivalente generado por 10 000 usuarios de internet). Más datos, y a menudo redundantes, para mejorar la seguridad suena a algo positivo. Sin embargo, todas estas técnicas de detección no son informativas, inteligentes ni expertas por sí mismas. Son puntos de medición activados a intervalos de tiempo fijos que no guardan correlación con la dinámica de la escena. De hecho, el exceso de datos es el cuello de botella. Y el procesamiento por fuerza bruta para gestionar ese volumen no es ni práctico ni eficiente en este contexto.
Si esos datos críticos no pueden procesarse y utilizarse en tiempo real para generar información útil para la acción, la seguridad no es posible.
Inspirarse en la evolución
Así es como podemos tomar como referencia la biología para mejorar la seguridad. Desde el punto de vista de la visión, los seres humanos han evolucionado para utilizar una capacidad de percepción descentralizada. Esto hace posible la integración de la información sensorial y facilita un control de retroalimentación rápida. Nuestra tesis fundamental es que la evolución nos ofrece una guía excelente sobre cómo las máquinas deberían observar e interpretar el mundo que las rodea.
Este tipo de enfoque se basa en una base de ingeniería conocida como ingeniería neuromórfica. Utiliza pistas derivadas de la arquitectura y las estrategias de procesamiento de nuestro cerebro para desarrollar un enfoque de visión artificial mejor y de inspiración biológica.
En la base de todo ello se encuentra la capacidad del cerebro y de los ojos para interpretar con gran rapidez la enorme cantidad de datos disponibles en la escena visual. Más concretamente, en lo que respecta a limitar la cantidad de información realmente necesaria, los fotorreceptores de nuestros ojos solo envían información al cerebro cuando detectan cambios en algunas características de la escena visual, como su contraste o su luz. Desde el punto de vista evolutivo, es mucho más importante poder centrar la atención en los movimientos dentro de una escena que realizar inventarios repetidos e indiscriminados de cada uno de sus detalles.
La velocidad es clave en situaciones críticas para la seguridad. Investigaciones recientes sobre la capacidad humana para reconocer objetos sugieren que las personas pueden extraer información útil de una escena que cambia a una velocidad de hasta 1000 veces por segundo, muy por encima de los 24, 30 o 60 fotogramas por segundo que utilizamos para representar el movimiento en la televisión o en el cine. Una enorme cantidad de información útil queda codificada en estos cambios, que las cámaras convencionales de frecuencia de fotogramas no captan debido a sus bajas tasas de muestreo. En otras palabras, entre fotograma y fotograma, las cámaras están ciegas.
Más cámaras y mejores cámaras
El uso de un nuevo paradigma tecnológico de inspiración biológica podría reducir de forma significativa el riesgo de pasar por alto información crítica para la seguridad que pudiera producirse entre fotogramas, añadiendo al automóvil una nueva primera capa de protección de seguridad. Esta nueva capa de seguridad tendrá un impacto muy tangible en el rendimiento de los vehículos autónomos y de los sistemas avanzados de asistencia al conductor, incluidos tiempos de reacción reflejos para la frenada automática de emergencia, detección adaptativa en condiciones de iluminación que cambian rápidamente y la capacidad de utilizar más cámaras para aumentar la redundancia y la seguridad. Todo ello contribuirá a cumplir la promesa de los vehículos autónomos de forma mucho más eficiente y segura.
Está claro que aún queda trabajo por hacer antes de alcanzar niveles de aceptación de la seguridad por parte de los usuarios. Lo que está en juego es alto, dada la amplitud y el alcance del sector del transporte. Pero la aplicación por fuerza bruta de la tecnología a estos desafíos no bastará. Se necesita un nuevo enfoque que imite el paradigma evolutivo biológico en la detección del entorno para crear las condiciones necesarias que garanticen la seguridad plena, la clave para la aceptación por parte de los usuarios.
