Tesla y la Conducción Autónoma: Funcionamiento, Desafíos y Perspectivas

Tesla ya no debería ser considerada un fabricante de autos eléctricos, es una empresa de inteligencia artificial, si le hacemos caso a su director ejecutivo Elon Musk. Elon Musk afirma que algún día el fabricante de automóviles será la empresa de inteligencia artificial más valiosa del mundo gracias a la gran cantidad de datos de vídeo que recopilan sus coches.

El Enfoque de Tesla en la Inteligencia Artificial

En teoría, todos esos datos del mundo real son exactamente lo que Tesla necesita para entrenar a sus autos para que funcionen sin asistencia humana, un objetivo que es fundamental en la visión de Musk para el futuro de Tesla. Musk ha atribuido el futuro de Tesla a las aplicaciones de inteligencia artificial, incluidos robots humanoides y fábricas inteligentes, abandonando un objetivo que la empresa tenía desde hacía tiempo: vender 20 millones de vehículos eléctricos al año para 2030. Una de las razones es probablemente la intensificación de la competencia de los vehículos eléctricos, especialmente por parte de empresas como la china BYD.

En enero, anunció que el enorme depósito de datos de Tesla se está aprovechando en su nuevo centro de datos “Cortex” en Austin para mejorar su software de conducción autónoma total, que a pesar del nombre, requiere supervisión humana en todo momento. Es tan importante para la empresa que Musk no quiere que los escépticos compren sus acciones.

Desafíos en el Desarrollo de la Conducción Autónoma

Pero hay un problema: esos datos no son necesariamente tan útiles como afirma Musk. Desarrollar una IA que pueda conducir un coche tan bien como un humano es un desafío radicalmente diferente a desarrollar un chatbot de procesamiento de lenguaje natural como ChatGPT, que se entrenó con miles de millones de palabras extraídas de Internet. Si bien el objetivo de ChatGPT y de sistemas de la competencia como Grok de xAI es utilizar el reconocimiento de patrones para proporcionar información fiable y respuestas a preguntas, los resultados suelen ser vergonzosos.

Conducir un coche es una cuestión muy diferente, ya que tiene muchas más variables: las condiciones de conducción, el tiempo, las obras, los cambios en los patrones de tráfico, el movimiento de otros vehículos. Controlar con éxito todas esas variables y estar preparado para reaccionar ante acontecimientos inesperados es la clave de la IA de conducción autónoma.

“Puede hacer que conduzcas con mucha suavidad en situaciones normales, pero cuando las cosas se ponen un poco raras, no tienes nada”, dijo un científico informático y ejecutivo de una empresa de tecnología autónoma, que pidió no ser identificado porque no quería criticar abiertamente a Tesla. “Y solo has aprendido malos hábitos. Nueve de cada diez personas pasan una señal de stop. Por eso también los robots de taxi de Tesla utilizan el láser lidar para obtener imágenes en 3D y el radar para detectar objetos sólidos en la trayectoria del vehículo, para obtener imágenes más detalladas y ricas del mundo.

“En general, se exagera el impacto de los datos: cuanto más datos se obtienen, el rendimiento mejora, pero los beneficios son cada vez menores”, afirmó. “Duplicar el volumen de datos trae consigo mejoras marginales que aún están lejos de la fiabilidad humana”. “Sin embargo, cualquier joven de 17 años puede aprender a conducir con unas 20 horas de práctica”, afirmó LeCun.

La gran cantidad de datos de las cámaras es útil, pero no convierte a Tesla en un líder del mercado de la IA de forma instantánea. “Pero el viejo dicho, ‘basura que entra, basura que sale’, se aplica más que nunca aquí”, dijo Ratner, quien tiene un familiar que trabaja para Waymo, a Forbes . “En la curación de datos, ¿qué transmisión de video proviene de un buen conductor y qué de un mal conductor?

Las empresas que han pasado años perfeccionando la inteligencia artificial para conducir automóviles y camiones de forma segura, entre ellas Waymo, Zoox, Aurora y Waabi, se han centrado en crear datos de calidad que se centren en suficientes casos extremos, dominando situaciones extremas o peligrosas en la carretera mediante simulaciones informáticas avanzadas y pruebas estructuradas del mundo real. “No hay garantías de que todos los casos extremos que los autos necesitan aprender estén en los datos en cantidades suficientes para generar un comportamiento aprendido”, dijo la experta en IA Missy Cummings, profesora de la Universidad George Mason que ha asesorado a los reguladores federales y de California sobre tecnología de vehículos autónomos.

Limitaciones Actuales y Promesas Incumplidas

Los logros de Tesla en materia de conducción autónoma no han alcanzado los objetivos de Musk una y otra vez. Su promesa de 2016 de que un Tesla podría recorrer Estados Unidos sin intervención humana todavía no se ha cumplido. ¿Su objetivo de 2019 de tener un millón de robotaxis en funcionamiento para 2020? “Elon lleva casi una década exagerando y no cumpliendo con sus promesas sobre la ‘conducción autónoma total’”, afirmó LeCun. “Para muchos de nosotros era obvio que todas esas afirmaciones eran mentiras o señales de autoengaño. Pero eso no ha impedido que Musk haga más y más promesas, ni que sus fans más fervientes sigan invirtiendo en él.

La verdadera prueba llegará en junio con el servicio piloto de robotaxi de Tesla en Austin, suponiendo que debute a tiempo. “Lo analizaremos con mucho cuidado para asegurarnos de que no se nos haya escapado nada”, dijo Musk en la conferencia sobre los resultados. “Será un servicio de transporte autónomo a cambio de dinero en Austin en junio, y luego, lo antes posible, en otras ciudades de Estados Unidos”.

Comparación con la Competencia

El dominio de la autonomía “no vendrá de Tesla”, dijo LeCun. Musk tiene que ponerse al día con Waymo de Alphabet, líder de lejos en robotaxis en el país. Opera su servicio de viajes automatizados en Phoenix, San Francisco, Los Ángeles y Austin, a partir de la semana pasada . El mes pasado dijo que la compañía está reservando más de 200.000 viajes pagos por semana con una flota de solo unos 700 vehículos. A finales de este año, se expandirá a Atlanta y planea lanzarse en Miami el próximo año. Waymo ha tenido accidentes menores, aunque hasta ahora su flota robótica no ha sido vinculada a accidentes fatales.

Sistemas de Conducción Semiautónoma y Autopilot de Tesla

En los últimos meses ha comenzado la explosión del mercado de los coches con sistemas de conducción semiautónoma, es decir, no se manejan solos en toda circunstancia, pero si son capaces de activar acelerador, frenos y dirección en algunos casos en los que el conductor debe estar listo para re-tomar el control si este lo considera necesario. Uno de los pioneros con este sistema es Tesla y su Autopilot, en autopistas o corredores urbanos es capaz de mantener el auto rodando a cierta velocidad y e incluso bajarla o aumentarla en función de otros vehículos o peatones.

Con 12 sensores ultrasónicos de largo alcance montados alrededor del vehículo, este puede analizar su entorno (hasta 16 pies a la redonda) en todo momento para hacer cambios de carril y próximamente a través de una actualización al sistema incluso podrá salirse de la autopista cuando el conductor así lo ordene. Como toda la tecnología está muy lejos de ser perfecta y es por eso que la marca menciona claramente que el conductor debe mantenerse al pendiente en todo momento de los movimientos del auto. Para activar este sistema, hay que dar dos ligeros tirones a la palanca ubicada tras el volante y es entonces cuando el coche toma el control de la conducción, para desactivarlo basta con girar ligeramente el volante, así el auto sabrá que ahora es el conductor quien está de nuevo a cargo.

La pantalla en el marco de instrumentos es vital para este sistema ya que ahí se muestran los posibles obstáculos que sean detectados junto con la trayectoria del auto. Finalmente, este sistema es capaz de ‘aprender’ según las experiencias de otros automóviles en el camino, es decir, todos los Tesla están conectados uno con otro a través de la red y es así como un auto transmite lo aprendido durante el día para hacer el manejo de otros usuarios más seguro.

Tesla declara en su propio sitio que el sistema Autopilot es "un conjunto de funciones de asistencia al conductor que ayudan a que la conducción sea más segura y menos estresante". Ya hemos reportado centenares de hechos insólitos (por no decir peligrosos) usando el sistema Autopilot de Tesla, que según la NHTSA de EE.UU, estuvo involucrado en al menos 200 colisiones frontales.

¿Cómo Funciona un Sistema de Conducción Automática?

En la industria de la movilidad existen millones de aspectos de los que debemos estar atentos. A la hora de conducir un vehículo nos enfrentamos a varias funciones que harán la diferencia entre un vehículo seguro o uno inseguro, o marcaran los límites entre una unidad deportiva o una sosa y familiar. Entre éstas funciones que destacan nos encontramos con la conducción automática, y ya no son pocas las armadoras que optan por ella.

En lo que se refiere a la conducción autónoma existe una notable diferencia, quizás la mayor: la conducción automática requiere de un control del conductor, prácticamente en todo momento. Sobre la la autónoma, la intención es que sólo se vea cómo una simple supervisión de quien lo lleva. Como tal, lo que vemos en lo que tiene que ver con la conducción autónoma de Tesla es que éste es un asistente de control de velocidad muy avanzado. Son tecnologías muy diferentes donde uno requiere un conductor y en el otro no.

Aunque la conducción autónoma tenga bastantes similitudes con los sistemas de ayuda a la conducción, no ‘trabajan’ de la misma forma. En la conducción automática, existen asistentes como el sistema de aparcamiento asistido o la frenada de emergencia, donde el conductor debe estar presente en todo momento.

La Innovación en la Conducción Automática

Cuando hablamos de conducción automática, no lo hacemos sobre una tecnología capaz de controlar por si solo cualquier vehículo y en cualquier circunstancia. Se trata, más bien, de sistemas que involucran la participación de sensores, cámaras o sistemas de navegación, entre otros. Estos pueden ser dispositivos como ordenadores, software y sofisticados niveles de conectividad. Todos estos sistemas y "sensores de ayuda”, cumplen la función como asistentes a la conducción y no como pilotos de la unidad.

La tecnología que incorporan éstos vehículos permiten al computador de la unidad, identificar y procesar información, ya sea de peatones en la vía, otros vehículos, marcas viales, señalizaciones, etc. y generar una respuesta inteligente. La conducción automática no podría ser posible sin la inteligencia artificial, Big Data y el llamado Internet de las cosas.

Los Componentes de un Sistema de Conducción Automática

Tal como indicamos anteriormente, los componentes de un vehículo altamente automatizado pueden ser parte de un vehículo autónomo, más no lo convierten en uno necesariamente. El set principal que componen el escenario de un sistema de conducción automática es el siguiente:

• Computador o CPU: Es un equipo que recibe la información de cámaras y sensores, que también veremos a continuación, y transforma esta percepción del entorno físico en datos digitales.
• Sensores y cámaras de alta resolución: Ubicadas en el techo y el parabrisas, captan el entorno del coche, lo transmiten al ordenador de a bordo y automáticamente se genera una respuesta a través de una red de señales eléctricas.
• Visión topográfica: A partir de los algoritmos de visión, pueden procesar en tiempo real la información transmitida por las cámaras y sensores durante el movimiento del coche.
• Visualización en 3D.

Tipos de Sistemas de Conducción Automática Populares

Existen varios sistemas de conducción automática en el mercado. A continuación, se presentan algunos ejemplos:

• Mercedes Drive Pilot: Permite al conductor apartar las manos del volante en ciertos momentos y dejar que el vehículo tome determinadas decisiones a partir de la información que proporcionan cámaras, sensores y radares.
• BMW Active Driving Assistant Plus: Uno de los principales competidores del sistema de Mercedes, ofreciendo funciones similares de asistencia a la conducción.
• My Honda: Permite una mayor interacción entre el coche y su propietario y añade funciones interesantes para la seguridad, como el asistente en carretera.

El Futuro de la Conducción Autónoma según Tesla

Tesla predice que el futuro de la conducción autónoma está en que “los niños probablemente nunca tendrán que aprender a conducir”. Los vehículos Tesla ya integran sistemas avanzados como Autopilot y Full Self-Driving (FSD), que permiten realizar tareas complejas bajo supervisión humana. A pesar de su innovación, estas tecnologías enfrentan cuestionamientos sobre su seguridad.

Con una autonomía estimada de hasta 551 kilómetros (según WLTP), el Model Y se presenta como una solución ideal para quienes buscan eficiencia, tecnología de punta, diseño minimalista y alto rendimiento. El Model Y cuenta con tracción integral Dual Motor, lo que significa que tiene un motor independiente en cada eje, ofreciendo una excelente tracción y desempeño en cualquier tipo de clima. Su aceleración de 0 a 100 km/h en tan solo 4.8 segundos (en la versión Long Range) y su velocidad máxima de 201 km/h lo posicionan como un referente en su categoría. Su diseño interior destaca por su espacio y minimalismo, con dos pantallas una delantera de 15.4” y una nueva trasera de 8” para que los niños vayan atrás jugando o viendo Netflix y hasta 2.158 litros de capacidad de carga si se abaten los asientos traseros.

La seguridad sigue siendo uno de los pilares de la marca. El Model Y ha obtenido calificaciones de seguridad de cinco estrellas en pruebas de colisión en EE.UU. y Europa. En cuanto a infraestructura de carga, Tesla ha comenzado su despliegue en Chile con estaciones Supercharger que permiten recargar hasta 241 km en solo 15 minutos.

Vehículos Autónomos: Imitando Habilidades Humanas

Un vehículo autónomo es aquel que cuenta con las tecnologías para poder llevar a un usuario de un punto a otro en la ruta deseada, sin necesidad de la intervención humana en la conducción. Aquello significa que el vehículo puede imitar las habilidades humanas de manejo y control. Esto es posible a través de sensores, radares, GPS y visión computarizada que permiten al vehículo desplazarse de forma segura en la ruta e interpretar señaléticas relevantes y obstáculos. Existen 5 niveles de autonomía, donde el nivel 5 es la autonomía total.

Softwares de inteligencia artificial forman parte del desarrollo actual de la visión computarizada de los vehículos, para poder reconocer, procesar e interpretar las señales en la ruta y así simular las habilidades de conducción de un ser humano. El vehículo podrá decidir cuándo cambiar de carril, frenar para evitar colisionar con otro vehículo, etc.

Tabla Comparativa de Sistemas de Conducción Automática

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