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Negocios

Toyota da un giro de 180º tras haberse quedado atrás en los coches autónomos

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Después de haber perdido la oportunidad de aliarse con Google, el líder mundial por fin empieza a tomarse en serio la tecnología al invertir millones en un nuevo centro de investigación

  • por George Anders | traducido por Teresa Woods
  • 30 Junio, 2016

Crédito: Michael Kirkland.

Toyota invierte unos 9.000 millones de euros en investigaciones cada año, más que cualquier otra automovilística salvo Volkswagen. Esa inversión financia interminables mejoras en todo tipo de cosas, desde baterías de litio a los diseños de cinturones de seguridad, pero tales pequeños retoques podrían no ser suficientes si Toyota quiere seguir siendo el líder mundial en ventas de coches.

El desarrollo de los vehículos autónomos amenaza con cambiar la propia esencia de la conducción. En la carrera para desarrollar esa tecnología, Toyota se ha quedado rezagada frente a varios de sus históricos rivales y nuevos competidores de Silicon Valley (EEUU) como Google y Tesla Motors. Es posible que dentro de una generación, cualquier cosa, desde el diseño de las carreteras hasta las certificaciones para nuevos conductores, sea radicalmente transformada por la ubicuidad de vehículos semi o totalmente autónomos, y los fabricantes que carezcan de la tecnología requerida peligrarán tanto como los proveedores de carretes de fotográficos en esta era del selfie digital.

Decidido a recuperar el tiempo perdido, el CEO de 60 años de edad de Toyota, Akio Toyoda, se está gastando 9.000 millones de euros en la construcción del nuevo Instituto de Investigaciones Toyota, con sedes en Michigan, Silicon Valley y Cambridge (todos en EEUU), que se centrará en los coches autónomos y la robótica. Ha reclutado a Gill Pratt, un investigador  líder de robótica, para dirigir el instituto, confiriéndole la autoridad para contratar a cientos de ingenieros y científicos. Al mismo tiempo, Toyota está trazando acuerdos con la Universidad de Stanford, la Universidad de Michigan y el Instituto Tecnológico de Massachusetts para replantear las capacidades de los coches, incluso aunque los nuevos enfoques más provocadores tarden una década o más en aparecer en los concesionarios.

Está claro que Toyota, al igual que la mayoría de los fabricantes establecidos, no está realizando una apuesta a ultranza por igualar los esfuerzos de Google de desarrollar vehículos totalmente autónomos. En lugar de ello, Toyota prevé que el conductor y el software todavía compartirán el control durante muchos años. Pratt es defensor de la tecnología "ángel de la guarda" capaz de divisar las mejores estrategias de desviación en un instante en caso de presentarse un problema.

De forma parecida, unos investigadores de inteligencia artificial de la Universidad de Stanford que colaboran con Toyota están probando unas cámaras enfocadas hacia el interior del vehículo que podrían ayudar a evaluar el nivel de atención del conductor. Si a los conductores les entra sueño o dejan de prestar atención a la carretera, entonces los sistemas automatizados de seguridad podrían ayudar a proteger la seguridad del coche mientras avise al conductor para que vuelva a concentrarse en la conducción.

A medida que los coches asumen cada vez más tareas, ¿cuán inteligentes podrán volverse? La profesora de informática de la Universidad de Stanford Fei-Fei Li, que lidera la alianza de 25,6 millones de euros entre su departamento y Toyota, afirma que su equipo está aplicando un amplio abanico de técnicas de inteligencia artificial a los retos relacionados con la conducción. Ella misma reconoce alegremente: "Nuestro trabajo podría ser relevante para los coches de 2018, o de 2028, o de cualquier momento entre medias".

Foto: Dentro del coche Teammate. Toyota y sus socios de investigación intentan lograr que la conducción sea más segura y placentera, pero tendrán que resolver unos enormes retos en la inteligencia artificial. Crédito: Toyota.

Una de las áreas de interés es la conducción defensiva. ¿Se puede enseñar al software de un coche a anticiparse a los problemas que puedan surgir de una obstaculizada calle secundaria, una serpenteante bicicleta o un agresivo motorista que cambia temerosamente de carril? Equipos de la Universidad de Stanford están probando varios enfoques. Una iniciativa, liderada por el profesor adjunto de estadística e ingeniería eléctrica John Duchi, está empezando con los peligros conocidos, como los erráticos ciclistas, para después intentar desarrollar software de predicción que pueda tomar decisiones inteligentes en situaciones similares. Otro equipo, liderado por Li, se apoya en la visión en 3D y el reconocimiento de patrones para identificar agrupaciones de alto riesgo como peatones embelesados por sus smartphones o niños que jueguen con una pelota cerca de la carretera. A un humano le resultará fácil distinguir entre un peatón atento y otro ensimismado, pero pedir lo mismo al software y a los sensores es "un reto de investigación muy difícil", según Li.

Hace varios años, Li desarrolló un software capaz de identificar casi infaliblemente los objetos en las fotos, incluso en caso de encontrarse en extrañas posiciones o delante de confusos fondos. Ahora está aprovechándose de esas técnicas para analizar las fotos de las carreteras y los entornos inmediatos. Su objetivo es garantizar que el software del coche detecte la diferencia entre un peatón parado en la acera que busca establecer un contacto visual con los conductores que se le acerquen y un peatón que escucha música a través de unos auriculares y mira fijamente al móvil que lleva en la mano.

El grupo de Li también está desarrollando maneras para que los coches autónomos compartan informaciones entre sí de forma tan instantánea como sea posible. En las autovías, por ejemplo, debería ser posible comprimir de forma segura el espacio de seguridad que se deja con los demás coches, ayudando así a hacer que el tráfico sea más fluido, siempre que los vehículos del final del convoy puedan ser avisados de cualquier sorpresa que ya haya identificado el primer coche. Incluso en el tráfico urbano podrían evitarse más colisiones si los coches pudiesen comunicarse entre sí sobre peligros invisibles para un vehículo pero fácilmente reconocible desde otra perspectiva.

Recopilación de datos

En 2012, cuando Google estaba probando unos Toyota que la empresa había modificado para que se operasen solos, la automovilística rechazó una oferta de cooperación con Google para el desarrollo de la tecnología porque era reacia a compartir sus conocimientos de fabricación. En lugar de ello, Google ha dado pasos hacia una alianza con Ford. Incluso en 2014, el CEO de Toyota afirmó que no se sentiría dispuesto a tomarse la conducción autónoma en serio hasta que un coche autónomo fuese capaz de superar a los mejores conductores humanos en una prueba de 24 horas en una famosa pista de carreras alemana.

Foto: Toyota está probando un coche del "Concepto Teammate" que podría asumir parte de la conducción en autopista para 2020. Crédito: Toyota.

A estas alturas, Google y varias automovilísticas han amasado grandes reservas de datos de vídeo y sensores gracias años de pruebas de coches autónomos. Y ya venden modelos con algunas prestaciones autónomas, como avisos de cambio de carril y detección de puntos ciegos. Disponer de menos información para alimentar sus sistemas de conducción autónoma podrían ser una desventaja para los investigadores del software de Toyota

Tanto Pratt como Li han estado realizando un llamamiento para que las automovilísticas compartan los datos procedentes de los vehículos autónomos. Confían en que el intercambio de los conocimientos ayudará a todos los competidores a lograr unos progresos más rápidos y ganarse la confianza del público. Después de todo, los coches autónomos podrían resultar mucho más seguros. Se producen más de seis millones de accidentes de vehículos motorizados cada año en Estados Unidos, que acaban con la vida de unas 33.000 personas. Hasta un 90% de esos accidentes se debe a errores humanos. Aun así, es improbable que las empresas ricas en datos renuncien al control sobre esos conocimientos logrados a base de tanto trabajo duro y que, al menos por ahora, les proporcionan tanta ventaja competitiva.

El codirector del laboratorio de conducción autónoma de General Motors (GM) y la Universidad de Carnegie Mellon (EEUU), Raj Rajkumar, coloca a GM, Nissan y los tres gigantes alemanes (Daimler, VW/Audi y BMW) en las altas esferas de las empresas automovilísticas globales que se desplazan hacia algún grado de conducción autónoma. "Toyota parece estarse rezagando, pero con la creación de su instituto de investigación, podría ponerse al día enseguida", señada. Una de las primeras contrataciones de Pratt para el instituto fue un antiguo director de robótica de Google, James Kuffner, para ocupar el puesto de director tecnológico del instituto.

Toyota no es la única automovilística que podría beneficiarse de las alianzas universitarias. Li señala que otros fabricantes algún día podrán consultar los hallazgos publicados. Aun así, mientras se vayan juntando las piezas del puzle, Toyota gozará de un acceso y una colaboración especiales. Y la larga curva de adopción de la tecnología del coche podría proporcionar a Toyota el tiempo que necesita. Quedan por delante muchas batallas para ganarse la aprobación de los reguladores y la lealtad de los clientes, independientemente de quién sea el que logre la primera tecnología de éxito. La historia demuestra que las tecnologías rompedoras como los airbags y las transmisiones avanzadas pueden tardar 20 años en ganarse una aceptación masiva tras su debut en el mercado.

Toyota también cree que avanzará más rápido ahora que su líder ha desterrado sus dudas anteriores. En mayo el CEO instó a todos sus empleados a adoptar el "tremendo cambio" asociado a la conducción autónoma y la robótica. Tales tecnologías nuevas serán tan transformadoras para la empresa, juró Toyoda, como lo fue la decisión tomada por su propio abuelo en 1930 de crear una división de coches motorizados dentro de lo que entonces era una pequeña empresa que fabricaba telares.

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