Desde hace décadas películas de ciencia ficción como El vengador del futuro muestran mundos en los que los autos son conducidos por robots o, como en la popular serie de los años 80 El auto fantástico, que tienen la inteligencia suficiente para ser completamente autónomos. Pero hoy, lo que durante años no fue más que un producto de la imaginación, está cada vez más cerca de ser realidad. 

Compañías automotrices como Nissan, Ford, General Motors o Tesla, y tecnológicas como Microsoft, Aurora -que adquirió la unidad de vehículos autónomos de Uber- y Alphabet -la compañía madre de Google- están trabajando sin descanso para llegar al vehículo que no necesite de un piloto detrás del volante. El objetivo es lograr un tránsito más ordenado, sin emisiones y, sobre todo, más seguro, con cero accidentes.

Hace apenas unos meses Ford anunciaba que a fin de año lanzaría un servicio de taxis autónomos en Miami, en asociación con Lyft y Argo AI. Se trata de una prueba piloto que servirá como base para la expansión del sistema, que tiene como objetivo implementar al menos 1000 vehículos autónomos en varios mercados durante los próximos cinco años.

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Los autos usarán el software de autoconducción desarrollado por Argo AI. Sin embargo, no se tratará de un sistema 100% autónomo. Por razones de seguridad, también habrá un conductor en el vehículo para monitorear la ruta. 

Lo cierto es que algunos de los desarrollos realizados para llegar al vehículo 100% autónomo ya están disponibles en el mercado. Control de velocidad crucero y distancia, frenado automático y estacionamiento asistido son solo algunos de los features que las compañías ya ofrecen. Sin embargo, para llegar al próximo nivel, en el que el conductor ya no sea necesario todavía falta tiempo. Solo entre 2040 y 2050 se llegaría a la fase previa del auto sin conductor, se estima en la industria.

"Es cierto que ya se está trabajando en el vehículo 100% autónomo. Pero aunque la meta de largo aliento sea esa, hay muchos puntos intermedios que se van alcanzando. Las tecnologías que derivan de ese desarrollo se ven hoy en día en vehículos que ya tienen control de crucero inteligente. Es cierto que implica un nivel bajo de autonomía, pero es posible gracias a que ya se está trabajando en ello", explica, desde Chile, Felipe Clavel, gerente de Desarrollo de Negocios de Vehículos Eléctricos de Nissan América Latina.

La compañía japonesa enmarca su desarrollo de coches autónomos en el concepto que llama Nissan Intelligent Mobility, que incluye, además, electromovilidad y vehículos conectados. Se trata, explica Clavel, de elementos fundamentales para seguir avanzando, porque para que el auto se conduzca a sí mismo tiene que entrar en relación con su entorno y eso solo se puede lograr mediante cámaras, sensores y análisis de datos en la nube. Además, el despliegue de tecnología necesaria demanda más electricidad que la que una batería común de 12 voltios puede ofrecer. En ese sentido, el pack de batería de un auto eléctrico resulta mucho más conveniente.

En la actualidad ya empezó a comercializar en algunos mercados vehículos con Pro Pilot. El sistema permite establecer distancia con el auto de adelante y seguir las líneas del carril dentro de una autopista.

"Podemos establecer cinco fases diferentes en el camino a la autonomía plena. Las dos primeras ya están disponibles. Con algunos de nuestros modelos puedes elegir seguir a un auto que se encuentra adelante y elegir a qué distancia te quieres mantener. En otros el vehículo sigue las líneas del carril y dobla cuando es necesario. La próxima fase, que permite cambiar de carril con solo accionar la luz de giro, se lanzará en los próximos meses. Pero se trata de una tecnología limitada a carreteras", detalla Clavel. 

El gran desafío llegará con la fase cuatro, en la que el auto ya empieza a conducirse solo por la ciudad, un entorno cambiante y lleno de estímulos difíciles de decodificar por una máquina. Para ello, Nissan "importó" a un científico de la NASA, Maarten Sierhuis, que trabajó en el desarrollo de tecnología que usan los vehículos de exploración en Marte. 

"Las condiciones dentro de la ciudad para vehículos autónomos son muy complejas. De hecho, son muy complejas para uno como conductor habitual. Hay muchos cambios dentro de la ciudad, de manera constante. Puedes tomar la misma ruta todos los días para ir a la oficina y resulta que un día están repavimentando y el camino está cerrado. Y hay comunicación no verbal entre conductores, diferentes medios de transporte y con los peatones. Cuando llegas a la esquina que no tiene semáforo el peatón que quiere cruzar le entrega información al conductor solo con la vista o, al revés, un gesto del conductor le indica al peatón que puede avanzar. Y a veces hay que tomar decisiones como cambiar al carril contrario porque la calzada por la que circulo está obstruida", señala Clavel.

La solución que encontró, por el momento la automotriz japonesa, prevé la implementación de una torre de control en la que, llegado el momento de conflicto, un humano determine qué se debe hacer. Esa orden queda registrada y luego puede ser aplicada en situaciones similares. Es una adaptación de lo que sucede hoy con los exploradores marcianos cuando, por ejemplo, encuentran una roca en el camino original marcado por el GPS. 

"Nuestra expectativa es que esta tecnología se incluya en todo nuestro line up y que pueda alcanzar a todos nuestros clientes. Con esta visión que tenemos se buscan dos objetivos principales: cero emisiones y cero accidentes, que es uno de los principales problemas de las ciudades en América latina y no solo acá, sino también en todo el mundo", agrega. 

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) es esencial para llegar al objetivo del vehículo 100% autónomo. Es más que conocido el dilema que se le presenta a la computadora cuando no puede evitar chocar y debe elegir entre embestir contra un auto con cinco pasajeros o un peatón. 

En la actualidad, hay consideraciones que escapan al alcance de las máquinas. Sin embargo, los desarrolladores de la industria están trabajando para alimentar esa IA y hacerla cada vez más "humana". Microsoft es una de las compañías que está avanzando con firmeza en ese camino. Su IA basada en Azure Machine Learning está siendo alimentada día tras día para entender mejor el entorno en el que se mueven los vehículos.

"Una de las innovaciones que destacamos y habilitaría el camino para los vehículos autónomos de forma segura es el etiquetado automático. Para esto se aplica una forma de inteligencia artificial que enseña a otros sistemas de IA cómo ‘ver' hacia dónde van los vehículos y qué hay alrededor de ellos mientras viajan", explica Martín Sciarrillo, CTO y director de Tecnología de Microsoft Argentina. 

El sistema, agrega, usa un aprendizaje automático que le permite reconocer millones de imágenes digitales de otros objetos, incluidos vehículos de distintas dimensiones, rutas, calles, señalizaciones y peatones, entre otros. Al usar un modelo preentrenado para etiquetar imágenes digitales, el sistema reconoce objetos a través de tecnología de transferencia de aprendizaje. un método que permite a las máquinas aplicar conocimiento existente a varios escenarios similares. 

Por ejemplo, los sistemas entrenados para reconocer autos pueden aplicar el mismo algoritmo para reconocer otros vehículos, como colectivos y camiones. 

Desde el punto de vista tecnológico, en Microsoft creen que la próxima etapa en el desarrollo consistirá en comenzar a construir rulos de acción-percepción para el mundo real. Se trata de empezar a modelizar problemas en los que la percepción no es del todo clara y, mucho menos, la toma de decisiones. 

En enero de este año, la compañía fundada por Bill Gates, selló una alianza global con General Motors para habilitar el potencial del cómputo en la nube para los vehículos autónomos. Así, Cruise -compañía de vehículos autónomos adquirida por GM en 2016- aprovechará Azure y el entorno de Microsoft para vender sus soluciones de vehículos autónomos.

"Hay algunas situaciones que hasta no hace mucho tiempo se consideraban muy complicadas para ser resueltas por una máquina y que hoy ya encontraron una solución gracias a técnicas como el aprendizaje por refuerzo. Ahora llegó el momento de mejorar esta técnica, muy aplicada en videojuegos, para llevarla a sistemas autónomos. Así se podrán desarrollar esquemas de simulación más seguros y eficientes a la hora de testear y poner a prueba los vehículos autónomos", dice Sciarrillo. 

En una siguiente fase en el desarrollo llegará el momento de la enseñanza automática, que según el experto de Microsoft, es un nuevo paradigma para transferir conocimiento a las máquinas en el que se aprovecha la experiencia humana para resolver un problema grande al dividirlo en tareas más pequeñas y sencillas. La idea es que los aprendizajes se vuelcan a modelos de IA que se entrenan para crear múltiples variables. Así se podrá aportar seguridad y reacción a los vehículos autónomos, aseguran. 

"Por último, llegará el momento de las simulaciones de alta definición, que ofrecen una manera de generar datos sintéticos que pueden entrenar a los sistemas de inteligencia automática a escala y sin tomar riesgos innecesarios. Esto les permite simular todos los escenarios posibles, incluidas situaciones de entorno, como cuando un sensor o pieza falla, para enseñar a la IA cómo adaptarse a esas situaciones", explica Sciarrillo para luego destacar que son varios los especialistas que predicen que para 2040 podría haber 33 millones de vehículos autónomos circulando por las calles y autopistas del mundo. Aunque se trata de un número pequeño en comparación con los más de 1400 millones de autos que hoy hay en circulación, ya muestra hacia dónde va el camino.

"Más que una tendencia es una realidad que crece y, junto con los vehículos eléctricos, sustentables e inteligentes, una oportunidad para la industria automotriz y para los usuarios", cierra.