El sueño del auto autónomo... cada vez más cerca

El auto fantástico - Serie de tv de los 80'

El sueño del auto autónomo que se conduce solo, nos busca y nos lleva a nuestro destino no es sólo un anhelo de los últimos años. Ejemplo de ello es la imagen que abre este artículo. El auto fantástico - Knight rider en su idioma original - narraba las aventuras de un caballero moderno cuya montura era un automovil con una inteligencia artificial. En esta serie de los años 80 el vehículo contaba con la capacidad de interactuar con sus pasajeros y realizar recorridos de forma autónoma (además de contar con otros gadgets "fantásticos").

La industria automotriz lentamente fue incorporando componentes electrónicos a los vehículos comerciales. Sensores de cercanía para evitar colisiones, velocidad crucero para mantener la marcha, estacionamiento automatizado y gps para sugerir un recorrido se fueron convirtiendo lentamente en una realidad presente en el parque automotor. 

La creciente asistencia en el manejo fue acentuando en un grupo de personas la imagen de que el ser humano se ha convertido en un intermediario entre una maquina que indica que realizar y una máquina que realiza el transporte. "El humano es superfluo en esta tarea" es a la conclusión a la que llegan. Un gran número de empresas y universidades comienzan a trabajar con el objetivo de corto o mediano plazo para tener en el mercado un móvil autónomo. Grandes compañias como Toyota, BMW, Mercedes-Benz ya presentaron prototipos y fechas tentativas de lanzamiento de sus primeros vehículos autónomos. Pero los que vienen pisando fuerte y han movilizado a una adormecida industria automotriz son algunos proyectos creados por compañias de capitales informáticos como Google y Tesla.

Las fechas de lanzamiento son cambiantes. Algunas empresas se muestran optimistas y auguran plazos de 2 años. Pero las fechas también se van corriendo. Por tomar el ejemplo más conocido, el proyecto de google comenzó en 2008. Sergey Brin, fundador de Google, primero anunció que en 2017 estaría disponible para el público un producto final. Luego esa fecha fue modificada por Chris Urmson, director del proyecto, para el 2020. ¿Qué causa esa desviación en los tiempos? ¿Qué problemas encuentran los constructores? y ¿Cómo funcionan los autos autónomos?
Un auto autónomo debe ser capaz de realizar un trayecto entre dos puntos sin la intervención humana. Debe cumplir las normas de tránsito. Tiene que trasladarse sin poner en riesgo a pasajeros,  peatones, ni otros vehículos. Requiere poder proyectar un camino y a la vez poder reaccionar a los posibles escollos y responder en tiempo y forma realizando los desvíos necesarios.

A diferencia del ajedrez y el Go - juegos donde las inteligencias artificiales han superado en competencia a los mejores jugadores del mundo - la conducción es un proceso en tiempo real. Las acciones propias y las de terceros no respetan turnos. Se solapan. Además las situaciones o estados del sistema son infinitamente más complejos. No hay un número acotado de piezas que se pueden mover o colocar en una posición. Hay camiones, autos, motos, bicicletas, peatones, animales y otros tipos de actores con los que uno puede interactuar. Estos además pueden actuar en un gran numero de maneras y escenarios diferentes, incluso sin respetar la reglas de transito. Sin olvidarse además de cuestiones climatológicas y del terreno que modifican la percepción del ambiente y los resultados de las acciones.

Armados de nuestros sentidos, reflejos y pericia las personas realizamos bastante bien la tarea. No obstante, no son poco frecuente los accidentes  más o menos graves que nos marcan nuestra falibilidad y la fragilidad del ser humano (en el año 2015 se calculan más de 7400 muertes en accidentes de tránsito en la República Argentina). Programas que jueguen mal a un juego de mesa y tomen decisiones incorrectas no generan daños (más allá del ego de sus constructores). Pero permitir automóviles sin conductores que actúen con impericia puede ser catastrófico.

Se espera que los vehículos autónomos sean superiores en el manejo que nosotros. Por lo tanto la noticia de que un rodado de Google chocó con un ómnibus, en febrero de 2016, causó revuelo. Más aún cuando por primera vez la compañía reconoció que la inteligencia artificial causó mediante su acción directa el siniestro. 

El accidente quedó registrado en cámaras de vídeo y puede verse como el automóvil invade el carril de la izquierda ligeramente en una maniobra de cambio de vía y un ómnibus, que se desplazaba por la misma, lo choca en su lateral produciendo daños menores en la carrocería y una sacudida que afortunadamente no dejó heridos. El informe de fines de Febrero declara que la inteligencia artificial supuso que el ómnibus cedería el paso. Algo que evidentemente aquí y en Estados Unidos no tiende a suceder.

El auto autónomo tiene un objetivo principal. Llegar a destino. Para lograrlo utiliza la geo localización (gps) y un mapa de la región para trazar una ruta. Con esa condición en mente comienza el traslado. Debe constantemente sensar el ambiente para establecer rumbo y evaluar las acciones inmediatas a seguir. Ver las señales de tránsito, el estado del camino, los obstáculos y otros elementos de forma rápida y eficiente. Para eso utilizan diferentes sensores. El auto de google utiliza tecnologías varias para poder reconocer el exterior:

• Radares para detectar la cercanía o lejanía de otros objetos. 
• Video cámaras para ver los semáforos y otras señales de tránsito. 
• Sensores de movimiento para determinar la posición con precisión. 
• Laser (conocido como "lidar") para generar un mapa a 360 grados en tres dimensiones de los alrededores.

Toda esta información recopilada tiene que ser procesada y analizada para determinar que hacer. La reacción puede tener que ser instantánea en caso, por ejemplo, de un niño que se cruza imprudentemente para buscar una pelota. Pero no debe deternerse si cruza volando una paloma al ras del camino o una bolsa plástica se acerca flotando por el viento. Ahí es donde entra en juego la "inteligencia" del auto autónomo. Es imposible que funcione basado únicamente en reglas prearmadas, las variantes son muy grandes para modelizarlo de esa forma (aunque reglas básicas si son codificadas, como por ejemplo deternerse ante un semáforo en rojo). Por lo tanto muchas de las reacciones que debe realizar el auto son aprendidas mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Un punto importante es determinar que objeto está cerca del entorno. Un auto, un peatón, un animal o un objeto inanimado se comportan en formas diferentes y deben ser tratados de forma distinta. Para eso una opción son las redes neuronales convolucionales. Estas ayudan a descubrir y clasificar los elementos. Luego el auto debe ser "consiente" de como repercuten sus decisiones mediante sus actuadores. Es decir como se desplaza si gira sus ruedas un determinado ángulo a una determina velocidad. Ese aprendizaje le permite decidir a futuro en base a una maniobra a realizar como actuar. Para que esto funcione entonces se tiene que tener un gran volumen de datos reales para entrenar al automovil. Por ese motivo, antes de permitir ponerlo en la calle se entrenó al sistema en pistas cerradas. Luego, se manejo el auto manualmente pero registrando todos los instrumentos por ciertas rutas preestablecidas. Finalmente después de reconocer varias veces el entorno se permite realizar el trayecto en forma autónoma.

En el estado actual del proyecto de google solo se recorren pistas previamente recorridas. El mapeo anterior del camino reduce la necesidad de procesar todo el entorno. Es decir que también se cuenta con preprocesamiento que facilita la interpretación del ambiente. Esto implica que hoy día un auto de google puesto en una pista que no conoce probablemente se comporte de forma incorrecta.

El choque del auto de Google por un ómnibus se debió a que dentro del entrenamiento a la inteligencia artificial no habían ingresado el escenario de un conductor de un rodado pesado que no cediera cordialmente su carril. No fue una violación de tránsito del conductor humano, sino una falta de cortesía. Los nuevos modelos de Google deberán tener en cuenta esto. La inteligencia artificial aún no sabe como actuar en todos los casos. No es el único caso. En el año 2015 los responsables de entrenar la inteligencia artificial decidieron enfocarse en la tarea de detectar niños disfrazados por la fiesta de Halloween.

Se cumplen cerca de 8 años del proyecto de Google. La meta al final del camino aun está lejos. Chris Urmson reconoció en el mes de marzo de 2016 que posiblemente falten 30 años para que el sueño del auto totalmente autónomo se cumpla. Será un proceso incremental, comenzando en lugares donde el clima y la geografía sean favorables. Veremos.