.

Inteligencia Artificial

Tesla actualiza en secreto el software de sus clientes para mejorar su coche autónomo

1

La conexión a internet continua de sus vehículos dan a Tesla una ventaja única que ha explotado sin avisar para recopilar información sobre miles de millones de kilómetros de carretera

  • por Tom Simonite | traducido por Teresa Woods
  • 26 Mayo, 2016

Cuando Tesla Motors sacó su sedán Modelo S en 2012, una de sus muchas prestaciones más destacadas era una conexión siempre disponible a internet. Un ejecutivo de Tesla explicó el martes que esta conexión continua se ha convertido en una potente ventaja en la carrera por lanzar los coches autónomos a las carreteras públicas en la que compite la empresa contra otros fabricantes automovilísticos y gigantes de internet como Google.

Tesla puede acceder a los datos procedentes de los sensores incorporados en los vehículos de sus clientes para estudiar cómo conduce la gente y las condiciones de tráfico y carretera. Emplea esos datos para probar la eficacia de nuevas prestaciones de conducción autónoma. La empresa hasta prueba en secreto nuevas prestaciones autónomas. Para ello instala el software en los vehículos de sus clientes de forma encubierta para que pueda reaccionar a condiciones reales de carretera y tráfico sin llegar a tomar el control del vehículo.

"La capacidad de extraer datos de alta resolución de esos vehículos y de actualizarlos por el aire representa una parte importante de lo que nos ha permitido avanzar en 18 meses desde muy por detrás de la curva hasta lo que hoy representa una de las prestaciones más avanzadas de conducción autónoma o semiautónoma", afirmó el director del programa Autopilot de Tesla, Sterling Anderson, en la conferencia digital EmTech de MIT Technology Review en San Francisco (EEUU) el pasado martes.

Tesla empezó a incorporar un nuevo conjunto de sensores en sus vehículos en 2014, alegando que correspondían a una nueva prestación de frenado de emergencia.


Foto:
Sterling Anderson de Tesla habló el martes en San Francisco con el editor jefe de 'MIT Technology Review', Jason Pontin. Crédito: Jeremy Portje.

Pero los 12 sensores ultrasónicos colocados por todo el coche detectan objetos cercanos, y las cámaras delanteras y las unidades de radar iban dirigidas a cosas más grandes. Los ingenieros de Tesla empezaron a emplear datos enviados desde esos sensores junto a datos sobre su ubicación para empezar a probar prestaciones de conducción autónoma.

Anderson detalló: "Desde la introducción de este hardware hace 18 meses, hemos acumulado unos 1.250 millones de kilómetros [en carretera]. Podemos emplear todos esos datos en nuestros servidores para estudiar cómo la gente utiliza nuestros coches y cómo podemos mejorarlos". Cada 10 horas Tesla recibe los datos correspondientes a casi otros dos millones de kilómetros, añadió.

Los ingenieros de Tesla utilizan estos registros para probar el software nuevo de conducción autónoma. Cualquiera que rinda bien también puede probarse al instalarlo en secreto en los vehículos de los clientes para observar cómo responden a las condiciones en carretera, aunque el software no llega a controlar realmente el coche.

El responsable continuó: "A menudo instalamos una prestación 'interte' en todos nuestros vehículos en todo el mundo, lo que nos permite observar el rendimiento de una prestación durante decenas de millones de kilómetros".

El equipo de Anderson también puede detectar cuando se activa una nueva prestación. Por ejemplo, mostró un gráfico que ilustraba cómo los Tesla que utilizan la prestación de Autopilot se ciñen mucho más al centro del carril que los conductores humanos. Desde su lanzamiento en octubre, Tesla ha registrado unos 160 millones de kilómetros de vehículos que se dirigen sólos (ver Autopilot de Tesla).

La capacidad de Tesla de extraer datos de sus vehículos y hasta de realizar pruebas encubiertas de su software de conducción autónoma probablemente sea única. Google ha demostrado algunas de las tecnologías de conducción autónoma más avanzadas, pero sólo puede recopilar datos de su flota de prototipos, probablemente más pequeña y más geográficamente concentrada que el conjunto de vehículos Tesla en circulación.

Otros fabricantes, como General Motors, también trabajan en la conducción autónoma, pero no han adoptado la idea de la conectividad a internet y las actualizaciónes inalámbricas como Tesla.

No obstante, la estrategia de Tesla de emplear su infraestructura de datos para probar y desarrollar su tecnología en público podría topar con algunos problemas. Google reestructuró su programa de conducción autónoma en 2014 después de los preocupantes resultados de un experimento en el que empleados de Google podían utilizar prototipos de coche autónomo. La gente rápidamente se volvió complaciente con las capacidades de la tecnología, a pesar de la obligación de estar preparada para asumir el control en cualquier momento.

"Hubo un tío que se dio cuenta de que se le acababa la batería del móvil, así que sacó su portátil y lo enchufó mientras avanzaba por autopista a más de 100 kilómetros por hora", relató el líder del proyecto de Google, Chris Urmson, en el evento de EmTech el martes. Y añadió: "Pensamos, esto no va bien". Google se comprometió entonces con diseños de coches sin volante ni pedales, pilotados únicamente por software (ver La pereza dirige el diseño el nuevo coche autónomo de Google).

Anderson tiene otra perspectiva distinta. Dijo que la estrategia centrada en datos de Tesla permitirá a la empresa seguir mejorando la tecnología Autopilot, por ejemplo para incluir la capacidad de conducir en condiciones más urbanas y lidiar con las intersecciones. Tesla tiene que ser consciente de las expectativas de los conductores, pero tampoco tiene por qué eliminarlos totalmente de la ecuación, afirmó.

Anderson concluyó: "Autopilot no es un sistema autónomo y no debería ser tratado como si lo fuera. Pedimos a los conductores que mantengan sus manos sobre el volante y que estén preparados para asumir el control".

Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial y los robots están transofrmando nuestra forma de trabajar y nuestro estilo de vida.

  1. La horrible 'app' de 'deepfakes' que coloca a mujeres en videos porno

    Se trata de algo sobre lo que los expertos llevan tiempo advirtiendo y eleva este tipo de abusos al siguiente nivel. Las consecuencias psicológicas y sociales de esta especie de violación pueden alargarse durante años y también afectan a los hombres en países donde se castiga la homosexualidad 

  2. Los datos biométricos de los afganos, arma para la venganza talibana

    Con decenas de datos por persona, desde escáneres de iris y vínculos familiares hasta su fruta favorita, el sistema destinado a reducir el fraude en las fuerzas de seguridad del país pondría en peligro a los ciudadanos registrados

  3. El perturbador aumento del uso del reconocimiento facial de EE. UU.

    A falta de regulación federal, un informe revela que las agencias nacionales del país lo utilizan cada vez más, en muchas ocasiones sin una supervisión adecuada, y la tendencia no para de aumentar. Además, muchas de ellas utilizan el controvertido sistema de Clearview AI