Para una empresa que empezó fabricando telares comerciales hacia finales de la década de 1860 antes de centrarse en la fabricación automovilística unos 70 años más tarde, su apuesta podría marcar el principio de toda una nueva era, dijo el CEO del instituto, Gill Pratt, durante la Feria de Electrónica de Consumo celebrado en enero. "Es totalmente posible que los robots sean para la Toyota de hoy lo que fue la industria automovilística cuando Toyota fabricaba telares", dijo.
Pratt, un líder de robótica ampliamente respetado, llegó a TRI desde DARPA, el brazo de I+D del Pentágono, donde organizó el popular Reto de Robótica anual de robots humanoides de rescate. Ahora dirigirá la respuesta del mayor fabricante automovilístico del planeta frente a empresas tecnológicas como Google, Apple y Uber, que han saqueado el sector académico en busca de expertos en vehículos autónomos y han empezado a desarrollar sus propios coches autónomos en años recientes.
Foto: El experto de robótica Gill Pratt le da la mano al presidente de la empresa, Akio Toyoda, durante el anuncio del Toyota Research Institute.
Pero el enfoque de TRI para los vehículos autónomos promete ser bastante distinto. La empresa renuncia a los coches totalmente autónomos a favor de unos "ángeles de la guarda" altamente tecnológicos que sólo se activen en caso de una colisión inminente.
El profesor de ingeniería que dirigió el equipo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) que participó en el Reto Urbano DARPA y que será el responsable de la división de conducción autónoma de TRI, John Leonard, afirma: "Tal vez lleguemos algún día al nivel de ingeniería del que habla Google en el que puedes dormirte al volante o leer un libro. Pero a más corto plazo, existe una oportunidad de diseñar sistemas que se ejecutarían en paralelo e intervendrían para intentar impedir un accidente".
TRI tendrá instalaciones cerca de la Universidad de Stanford y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT; ambos en EEUU)), y algunos de sus 30 proyectos iniciales serán ejecutados en colaboración con las dos universidades. Un esfuerzo financiado por Toyota ya en curso del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford incluye el uso de técnicas de aprendizaje de máquinas para ayudar a los vehículos autónomos a lidiar de forma más eficaz con los peligros con los que no se hayan encontrado con anterioridad. Otro proyecto del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT intenta permitir que los sistemas autónomos expliquen y justifiquen sus acciones a los conductores humanos.
Los costes de desarrollar un coche semiautónomo podrían ser difíciles de recuperar para los propietarios de los vehículos, dado que los sistemas de seguridad podrían no activarse nunca. No obstante, Pratt y Leonard divisan una oportunidad para generar grandes mejoras y afirman que TRI busca lograr una fiabilidad "un millón de veces mejor" que lo que se ha conseguido hasta la fecha, de forma que los coches autónomos solo provoquen un accidente por cada 1,6 billones de kilómetros recorridos. Esa es la distancia media que recorren los vehículos de Toyota cada año.
"Es totalmente posible que los robots sean para la Toyota de hoy lo que fue la industria automovilística cuando Toyota fabricaba telares". - Gill Pratt
El segundo acometido del equipo es desarrollar robots para la movilidad en interiores, un objetivo incluso más ambicioso. Mientras que las carreteras generalmenteson ento os bien estructurados, con unas reglas constantes que respetan (la mayoría de) los usuarios, cada casa o edificio dispone de su propio sistema de iluminación, inmobiliario, características y habitantes. Y donde el objetivo final de un coche autónomo consiste en evitar entrar en contacto con los demás usuarios de la vía pública, los robots domésticos tendrán que interactuar con puertas, electrodomésticos, personas y mascotas.
Entre los retos que Leonard enumera: locomoción, manipulación, robustez y fiabilidad.
Al tener el instituto apenas dos meses de vida (aún no dispone de una página web propia), el alcance completo de sus investigaciones aún está por determinar. "En Silicon Valley (EEUU), un grupo de personas tiene una idea y crece a partir de allí. Hemos nacido como unico io y no existen muchos modelos que definan cómo hacer eso", señala el profesor de ingeniería mecánica de la Universidad Olin de Ingeniería que también se ha unido al equipo de TRI, Brian Storey.