.

Computación

La lista de cosas que los coches autónomos de Google no saben hacer

1

Los impresionantes progresos impiden ver las principales limitaciones a las que se enfrenta para lograr la conducción automática

  • por Lee Gomes | traducido por Lía Moya
  • 01 Septiembre, 2014

Foto: El coche autónomo de Google puede "ver" objetos en movimiento como otros coches en tiempo real. Pero la presencia de determinados objetos fijos, como los semáforos, sólo la llega a conocer gracias a detallados mapas elaborados previamente.

¿Comprarías un coche autónomo que no se pudiera conducir a sí mismo por el 99% del país? ¿O que no supiera casi nada sobre cómo aparcar, no pudiera salir en una nevada o lloviendo mucho y que condujera directamente por encima de un socavón?

Si tu respuesta es sí, échale un vistazo al coche autónomo de Google, modelo del 2014.

Evidentemente Google no vende aún su famoso vehículo robótico y ha afirmado que la tecnología se someterá a pruebas rigurosas antes de que lo llegue hacer. Pero está claro que el coche aún no está listo, como lo demuestra la lista de cosas que aún no puede hacer, presentada por el propio director del equipo encargado de desarrollar el coche Google, Chris Urmson.

Los coches de Google han conducido más de un millón de kilómetros sin problemas. Por esto "el público parece creer que todos los problemas tecnológicos están resueltos", afirma el investigador del Instituto Berkeley de Estudios sobre el Transporte de la Universidad de California (EEUU), Steven Shladover. "pero claramente no es el caso".

Nadie lo sabe mejor que Urmson. Pero afirma que es optimista a la hora de abordar los retos más importantes a los que se enfrenta la tecnología y "que sucederá antes de lo que creen muchos".

Muchas veces Google vende la idea de que, como escribió una vez un ejecutivo de la compañía, los coches "pueden conducir a cualquier parte a la que sea legal conducir". Sin embargo, esto sólo se cumple si de antemano se llevan a cabo complicadísimos preparativos, haciendo un mapa detallado con la ruta exacta del coche, incluyendo entradas y salidas de garajes. Después tanto ordenadores como humanos tienen que analizar los datos recogidos por múltiples pasadas de un vehículo con sensores, metro a metro. Es un esfuerzo muchísimo mayor que el necesario para crear Google Maps.

Un error en este mapa puede ser peligroso porque hay objetos, como las señales de tráfico y las señales de stop en las intersecciones, que el coche necesita que estén en los mapas a pesar de tener varios sensores de a bordo. Si se encontrase con un semáforo que no estuviese incluido en el mapa, y no hubiera ni coches ni peatones alrededor, el coche podría saltárselo en rojo simplemente porque no sabría que el semáforo está ahí.

El profesor de la Universidad de Parma (Italia) Alberto Broggi, que estudia la conducción autónoma, afirma que le preocupa cómo respondería un sistema dependiente de mapas como el de Google ante cambios en la ruta como que se haya añadido una nueva señal de stop en una intersección.

Urmson afirma que la empresa tiene una estrategia para gestionar el problema de la actualización de los mapas, pero no quiere dar detalles.

Hay expertos a los que les molesta la negativa de Google a ofrecer ese tipo de información de seguridad. El investigador de robótica de la Universidad Carnegie Mellon (EEUU), Michael Wagner, que estudia la transición hacia la conducción autónoma, afirma que el público "tiene derecho a estar preocupado" por las reticencias de Google: "Es una tecnología en sus primerísimas fases, lo que justifica aún más que se hagan todo este tipo de preguntas".

Y parece que determinados aspectos del diseño del coche no se comprenden del todo. Por ejemplo, Bernard Soriano, responsable del Departamento de Tráfico de California de Vehículos Autónomos en el estado, no sabía que el coche no puede gestionar señales de stop en intersecciones que no estén en su mapa, a pesar de los informes de Google. Cuando conoció esta limitación a través de MIT Technology Review, afirmó que intentaría que Google le "aclarara" el tema.

Por ahora sólo se han preparado mapas para unos pocos miles de kilómetros de carreteras, pero para cumplir la visión de Google hará falta mantener un mapa constantemente actualizado de los millones de kilómetros de carreteras y accesos del país. Urmson explica que los investigadores de Google "no ven problemas especiales" para conseguirlo, pero de nuevo no quiere dar detalles.

En mayo Google anunció que todos sus coches futuros serían completamente autónomos y que no tendrían ni volante. La empresa se refirió a las posibles dificultades asegurando que siempre habría un conductor humano a mano para hacerse con el control. Google afirma que en un principio probará los coches con los controles extra que exigen los estados que permiten las pruebas. Pero conseguir la aprobación para probar, no digamos ya vender un coche completamente robótico "será un salto tremendo", afirma el portavoz del departamento de tráfico de Nevada, David Fierro, donde Google lleva a cabo pruebas.

Entre otros problemas sin resolver, Google aún tiene que conducir por la nieve y Urmson afirma que cuestiones de seguridad impiden a los coches hacer pruebas durante los días de lluvia fuerte. El coche tampoco se ha enfrentado a un gran aparcamiento abierto ni a garajes con múltiples plantas. Las cámaras de vídeo del coche detectan el color de un semáforo; Urmson explica que su equipo aún trabaja en impedir que se queden cegadas cuando el sol está justo detrás del semáforo. A pesar de los progresos hechos para gestionar las obras que pueda haber en una carretera, Ursom sostiene que "podría construir una zona de construcción que confundiera al coche".

Los peatones se detectan simplemente como borrones de píxeles en movimiento en forma de columna, lo que significa, según admite Urmson, que el coche no podría detectar a un policía en la acera moviendo los brazos frenéticamente para detener la circulación.

Los sensores del coche no saben si un obstáculo en la carretera es una piedra o un trozo de papel arrugado, así que el coche intentará rodearlo en cualquiera de los dos casos. Urmson también explica que el coche no puede detectar socavones o una alcantarilla descubierta si no están marcados por conos.

Urmson afirma que puede que este tipo de cuestiones estén sin resolver simplemente porque los ingenieros aún no las han abordado.

Pero los investigadores afirman que los problemas sin resolver serán cada vez más difíciles. Por ejemplo, el experto del Instituto de Tecnología de Massachusetts en conducción autónoma John Leonard, afirma que le preocupan las situaciones que podrían estar por encima de las capacidades de los sensores actuales, como hacer un giro a la izquierda para entrar en una vía con mucho tráfico a gran velocidad.

A pesar de los desafíos pendientes, Urmson quiere que sus coches estén listos para cuando su hijo, que ahora tiene 11 años, cumpla 16, la edad legal para conducir en California. "Es mi fecha tope personal", afirma.

Computación

Las máquinas cada vez más potentes están acelerando los avances científicos, los negocios y la vida.

  1. Un nuevo chip inspirado en el cerebro distingue 10 olores diferentes

    Su diseño basado en la estructura y la actividad eléctrica del cerebro, un enfoque conocido como chip neuromórfico, ha aprendido a diferenciar fragancias con gran precisión y pocos ejemplos de entrenamiento. El siguiente paso será replicar el comportamiento de la vista y tacto

  2. Sale a la luz la identidad del hacker conocido como 'el dios invisible'

    Una serie de documentos judiciales señalan al ciudadano de Kazajstán Andrey Turchin como Fxmsp, el autor intelectual de una campaña de piratería que golpeó a 44 países y algunas de las empresas de ciberseguridad más grandes del mundo con la que ganó casi 1,4 millones de euros

  3. Las estrategias de los hackers para sacar provecho del coronavirus

    Gobiernos, empresas y particulares permanecen atentos a cualquier información, y los ciberdelincuentes se están aprovechando de ello. Su principal ataque consiste en enviar correos informativos que parecen proceder de fuentes fiables, como la OMS y los CEO, junto a archivos maliciosos que infectan los ordenadores