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Argo AI estudia los hábitos de conducción locales para hacer que los taxis robotizados sean seguros

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Para entender por qué es tan difícil hacer un coche que se conduzca solo, presta atención a cómo la gente cruza la calle la próxima vez que viajes. En Los Ángeles, los peatones esperan la señal de caminar. En San Francisco, algunos lo hacen y otros no. En Pittsburgh o Chicago, no espere que un automóvil se detenga solo porque alguien está cruzando un cruce de peatones. En Palo Alto, sacar un dedo del pie a menudo hará que un automóvil que se aproxima se detenga.

Diferentes ciudades, diferentes leyes, diferentes costumbres, diferentes patrones de tráfico. La diversidad caleidoscópica en las calles de las ciudades de los EE. UU. y de todo el mundo es una de las razones por las que los automóviles autónomos aún no están listos para el horario de máxima audiencia. El mundo real es un lugar complicado para que los conductores humanos encuentren su camino. Los coches robot acaban de empezar.

Sin embargo, la empresa de tecnología sin conductor Argo AI cree que está a punto de resolver el complicado problema lo suficientemente bien como para introducir de forma segura un servicio de robotaxi el próximo año. Con ese fin, está probando y entrenando sus sensores y software en siete ciudades diferentes al mismo tiempo, con un intenso enfoque en áreas bien mapeadas que llama “georedes”.

Ford y Volkswagen han invertido casi $4 mil millones en efectivo y propiedad intelectual en la empresa. Ford tiene la intención de comenzar a implementar taxis robotizados en automóviles Ford equipados con tecnología Argo en asociación con un servicio de transporte compartido no revelado en 2022, probablemente en Miami o Austin, Texas, o en ambos.

Bryan Salesky, fundador y director ejecutivo de Argo, ayudó a las empresas a comercializar tecnología robótica en la Universidad Carnegie Mellon. También trabajó en el programa de automóviles sin conductor de Google antes de que Argo comenzara en 2016.

Él entiende que los inversores quieren moverse al mercado lo más rápido posible. Hay mucho dinero en juego. Las previsiones para el mercado mundial de vehículos sin conductor tienen un valor de 60.000 millones de dólares o más al año para 2030.

Sin embargo, Salesky, de 40 años, sabe que una implementación demasiado rápida podría hacer retroceder a toda la industria, si el público cree que la tecnología no es segura.

El lidar de Argo identifica a los peatones que cruzan una intersección.

(Argo IA)

“Queremos que el sistema de conducción autónoma, dado su entorno perceptible, pueda prever las acciones de otros actores alrededor de nuestros vehículos” para crear “una envoltura de seguridad alrededor de estos objetos”, dijo Salesky en una entrevista reciente con The Times en Palo Alto.

John Casesa, quien dirigió la inversión de Argo AI como jefe de estrategia global de Ford, traduce el lenguaje de ingeniería de Salesky de esta manera: “Hacer que las máquinas atropellen a las personas, sería desagradable”.

Casesa, ahora en Guggenheim Partners, dijo que había visto a Salesky en acción y concluyó que él y el cofundador Peter Rander eran el equipo para encauzar las ambiciones sin conductor de Ford. “Lo que me encantó de Bryan es que tiene humildad sobre esto”, dijo Casesa. “Es muy difícil predecir el futuro. Estuvimos de acuerdo en que podemos hacer que los automóviles sean inteligentes y autónomos… pero la seguridad claramente tiene prioridad sobre el tiempo de comercialización”.

Hasta ahora, solo una empresa había implementado un servicio de robotaxi verdaderamente sin conductor en los EE. UU. Esa es Waymo, la rama de Google, que en 2019 comenzó a operar el servicio en las calles relativamente predecibles de los suburbios de Phoenix. (Relativamente, pero no del todo. El proyecto de automóvil autónomo de Uber tropezó después de que uno de sus robocars matara a un peatón en 2018 mientras caminaba con su bicicleta por una carretera de cuatro carriles en Tempe. El conductor de prueba no estaba prestando atención. Desde entonces, Uber vendió su unidad autónoma).

Waymo aún no ha anunciado ningún plan de expansión, aunque ha comenzado a probar autos sin conductor en San Francisco. Cruise de General Motors Co y Zoox de Amazon.com Inc. también están probando allí. Cruise insinúa que podría desplegarse en San Francisco el próximo año y en Dubái después de eso.

Nadie está realizando pruebas rigurosas en tantas ciudades como Argo, que tiene su sede en Pittsburgh y un importante centro de investigación y desarrollo en Palo Alto. Sus autos de prueba están funcionando, con dos conductores de prueba capacitados a bordo de cada vehículo, en Miami, Austin, Pittsburgh, Detroit, Palo Alto y Washington, así como en Munich, Alemania. (Waymo dijo que ha “conducido” sus vehículos de prueba en 25 ciudades).

Las ciudades son lo suficientemente diversas como para proporcionar una base sólida de conocimientos sobre áreas urbanas densas que eventualmente se pueden aplicar a ciudades de todo el mundo, no solo sobre leyes, geografía, clima, señalización y patrones de tráfico, sino también sobre el comportamiento humano.

Bryan Salesky es fundador y director ejecutivo de Argo AI

Bryan Salesky es fundador y director ejecutivo de Argo AI

Tomemos como ejemplo a Pittsburgh, conocida por la “izquierda de Pittsburgh”. Esa es una maniobra en la que el conductor del primer automóvil en línea en un semáforo señala para girar a la izquierda. Cuando el semáforo se pone verde, el conductor gira a la izquierda inmediatamente, haciendo el giro antes de que el tráfico que se aproxima vaya derecho. Es técnicamente ilegal pero está muy extendido. Un automóvil robot debe ser consciente de tales idiosincrasias locales para armonizar con el resto del tráfico, dijo Salesky. Si los autos robot no demuestran habilidades de conducción razonablemente “naturalistas”, dijo, harán enojar a la gente.

“Toda la industria se está acercando al lanzamiento de servicios en el próximo año o dos”, dijo Sam Abuelsamid, investigador de mercado y tecnología de Guidehouse Insights. “Un aspecto que puede diferenciar a Argo y Ford es el enfoque de varias ciudades”.

Desarrollar taxis robotizados en áreas urbanas densas es mucho más difícil que programar automóviles para que se conduzcan solos en autopistas interestatales o en suburbios remotos. Pero ahí es donde está el mercado de los taxis.

Entrenar robotaxis implica mucho más que reconocer calles, señales de tráfico, automóviles y camiones. Los vehículos deben compartir la carretera con peatones, ciclistas, ciclistas, patinetas y más. Averiguar dónde está cada uno de ellos, hacia dónde se dirigen y qué podrían hacer a continuación es un problema clave de seguridad para los automóviles autónomos.

En ninguna parte ese problema es más agudo que en South Beach de Miami, donde la gente fiestera y los suburbanos van de un hotel a otro, a un club nocturno y de regreso al hotel noche tras noche.

Salesky dijo que es el entorno peatonal más impredecible de todas las ciudades iniciales de Argo, y la potencia de sus sensores y su software de predicción serán clave para el éxito allí.

Los despliegues de la ciudad ocurrirán en las georedes de Argo, que determinan dónde puede ir un robot y dónde no. Una geonet no implica barreras físicas sino una red de calles aprobadas.

En South Beach, Argo planea proyectar su geonet alrededor de carreteras específicas donde la demanda de taxis robot es más alta, y asegurarse de que sus sistemas de inteligencia artificial los entiendan profundamente, no solo dónde están las señales de tráfico, los semáforos y las marcas viales, sino también las leyes de tránsito locales e incluso hábitos de conducción locales.

Esa red dispersa comenzaría en unas pocas millas cuadradas de una ciudad y crecería a partir de ahí, a medida que los autos robot demuestren ser seguros (o no) y que los autos se vuelvan más inteligentes. (Se espera que los camiones autónomos también se comercialicen en los próximos años, con su propio tipo de geonet: conducción en autopistas interestatales, con centros de transferencia en rampas de salida).

“En el futuro, comenzamos a colorear la red agregando caminos adicionales”, dijo Salesky. “Con el tiempo, la geored se vuelve más y más densa. Entonces puedes terminar apoyando a toda una región”.

En cuanto a si eso sucederá a tiempo para un lanzamiento en 2022, Salesky dijo que el cronograma de Ford es “razonable”, pero “siempre he tenido claro cuándo es el momento de implementar un servicio sin conductor. Está listo cuando está listo”.



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