¿Dónde están todos los autos sin conductor y los robotaxis que nos prometieron?



Estamos a un par de semanas de All Hallows Eve y hay muchas cosas que nos suceden en la noche para temer este año.

Cosas como autos tontos que no puedo entender cómo funcionan los callejones sin salida sin un operador humano. Y la proclividad de Tesla FSD hacia conduciendo por el camino equivocado por calles de un solo sentido claramente marcadas, por ejemplo.

En la delantera: Los rumores sobre la llegada de automóviles verdaderamente autónomos han sido, en su mayor parte, muy exagerados.

La ahora infame afirmación de Elon Musk de 2019 de que Tesla tendría un millón de robotaxis totalmente autónomos en la carretera a finales de 2020 ha envejecido exactamente tan bien como los expertos han dicho. Es decir, la cantidad exacta de vehículos autónomos que Tesla tiene en las carreteras en este momento es cero.

Los inversores están temblando ante la perspectiva de un año más sin un automóvil sin conductor. Hace unos años nos prometieron que los vehículos autónomos serían la norma ahora. Unos años antes de eso … era lo mismo.

Y, si escucha a los ejecutivos de alto nivel que dirigen las empresas que crean estas tecnologías, aún están prometiendo la misma cosa.

La gran pregunta es si estas tecnologías siempre estarán a unos pocos años de distancia, o si hay un umbral que podemos atravesar donde el futuro parece un poco menos difuso.

Fondo: Ford, Cruise, Waymo y Tesla no son las únicas empresas que trabajan en el problema. Pero se te perdonará por pensar eso porque son ellos los que obtienen toda la cobertura de los medios.

Hay una miríada de otras empresas de tecnología que participan en la solución del problema de la autonomía. Y, a riesgo de simplificar el problema, la mayoría de los que están progresando tampoco están obsesionados con el problema de marketing de vender un vehículo de $ 40,000 con la promesa de lo que podrá hacer en una fecha posterior no especificada.

Neural habló con Allen Steinhardt, el científico jefe de AEye para averiguar qué estaba sucediendo entre bastidores en el mundo de la autonomía del transporte.

AEye es una empresa especializada en tecnologías LiDAR. Posee más de 100 patentes, incluida su «iDAR”(Detección inteligente y rango) tecnología que introduce una arquitectura biestática (canales de comunicación separados) que permite la integración de AI determinista para tecnología LiDAR.

Y Steinhardt es el ex científico jefe de DARPA. Su experiencia en tecnologías militares de vanguardia combinada con su trabajo en la resolución de problemas de transporte a escala global lo convierte en un experto mundial líder en el tema de tecnologías de vehículos autónomos.

Lo primero que queríamos saber era «por qué. » ¿Por qué las tecnologías de los automóviles sin conductor han estado «a pocos años de distancia» durante lo que parece una década?

Steinhardt transmitió que el problema era una combinación de invención y aplicación. Según ellos, el desafío consiste en crear tecnologías útiles capaces de utilizar lo que ya existe:

Nuestra infraestructura fue construida para humanos. … Y esto es cierto, ya sea en el ejército o en los negocios, es una mala idea no aprovechar lo que ya está disponible.

En este caso, ya tenemos señales de alto, semáforos e innumerables señales visuales diseñadas para alertar a los conductores humanos de lo que está sucediendo. Combinamos la señalización en la carretera con sistemas GPS y acelerómetros para crear el paradigma moderno que involucra su teléfono inteligente o la consola del vehículo que le brinda instrucciones: Gire a la derecha en 500 metros.

El reto: Los consumidores tienden a pensar en el desarrollo de vehículos autónomos desde punto de vista de solo visión desposado por Elon Musk y Tesla. La gran idea hace unos años era que la visión (poner cámaras por todo el automóvil y luego entrenar a la IA para interpretar las imágenes) era el reemplazo perfecto para los humanos.

Pero, de manera realista, ¿queremos máquinas que se conduzcan como los humanos? ¿Hasta dónde puede llevarnos un enfoque basado únicamente en la visión?

La aplicación asesina que Musk espera desbloquear mediante el aprendizaje profundo para forzar un mejor sistema de visión es un automóvil que no necesita una red para funcionar. Nadie quiere que su vehículo autónomo se averíe al costado de la carretera porque no puede establecer una conexión de red.

Sin embargo, como nos dijo Steinhardt, el cifrado no es realmente un problema (los datos están cifrados o no lo están). El verdadero problema es aprovechar lo que ya existe (señalización, carreteras, datos de GPS, etc.) al mismo tiempo que se agregan matrices de comunicaciones que no dependen de la infraestructura de red existente. Incluso si un vehículo no puede o no debe aprovechar una red existente, debe poder establecer la suya propia.

El problema, según Steinhardt, es que la mayoría de los arreglos de comunicaciones, incluido el 5G, están congestionados y corren el riesgo de perder datos. Este puede ser un punto crucial de falla para los vehículos que dependen de datos externos.

Toma rápida: La razón por la que no todos estamos viajando en autos sin conductor es porque la tecnología aún no ha llegado. Es así de simple.

El enfoque de la visión resuelve algunos problemas, pero se necesita más si queremos que los automóviles se conduzcan tan bien o mejor que los humanos.

AEye y sus socios están trabajando para la producción a gran escala de sus sistemas LiDAR con la esperanza de resolver algo más que hacer que los vehículos conduzcan en línea recta y se detengan en los semáforos en rojo.

Dejando de lado los problemas del volante y los pedales, conducir es más que simplemente obedecer las leyes de tránsito y no chocar. Steinhardt mencionó un escenario hace unos años en el que las inundaciones provocaron el derrumbe de un puente.

Estas situaciones pueden ser peligrosas e incluso fatales para los automovilistas e, incluso en el mundo moderno, puede resultar difícil transmitir información durante un desastre. Quién sabe cuántos vehículos podrían verse afectados antes de que alguien pueda informar de la situación o si las líneas de comunicación típicas estarán disponibles si la infraestructura falla.

El iDAR de AEye y otras soluciones patentadas están diseñadas no solo para determinar lo que está sucediendo en la carretera, sino para crear matrices de comunicaciones en tiempo real para ayudar a coordinar el «conocimiento» del vehículo en múltiples nodos. Entonces, incluso si Internet no funciona o las redes 4 y 5G están congestionadas, dicha red funcionaría de manera óptima.

Como dijo Steinhardt, el objetivo debería ser brindar a los vehículos la capacidad de crear un sistema en movimiento capaz de hacer «todo lo que hace Internet sin infraestructura».

Un sistema de este tipo no solo podría, por ejemplo, advertir a los vehículos dentro de un rango específico de cambios en las carreteras en tiempo real (un puente arrasado), sino que también sería capaz de otras innumerables tareas, como compartir estadísticas anónimas sobre opciones de entretenimiento para los pasajeros o alinear a los viajeros cercanos en desafíos de juegos o trivia.

Steinhardt descartó la idea de un «sistema de subasta» que podría funcionar en tiempo real para descargar sin problemas productos físicos o vender servicios en una fantástica versión de la antigua de viaje problema del vendedor.

Imagine un mundo en el que resulte rentable y respetuoso con el medio ambiente realizar ventas y entregas desde una plataforma móvil. En efecto, un pedido cancelado o un accidente de vehículo podrían manejarse sin problemas de tal manera que se elimine el efecto dominó.

Quizás lo más emocionante de todo, si los vehículos se encuentran en una situación en la que tienen un rendimiento inferior, por ejemplo, quedarse atascado en callejones sin salida – el sistema podría colaborar con otros vehículos que experimentan problemas similares para buscar una solución, o simplemente advertir a otros autos que se alejen del espacio particular que causa los errores.

Y las aplicaciones van mucho más allá de los vehículos de consumo y los robo-taxis. Las industrias de ferrocarriles, aerolíneas, transporte marítimo y camiones están listas para la interrupción en la forma de un sistema de comunicaciones y autonomía impulsado por datos entrelazados que pueden llevar a las personas y las cosas a donde van más rápido, más barato y más seguro que el status quo.

Al final del día, todavía nos preguntamos si veremos estas tecnologías en abundancia en el mercado masivo en las calles de las ciudades de todo el mundo en el corto plazo.

Pero la diferencia entre algunos de los enfoques de pastel en el cielo que se basan en avances futuros para tener sentido y lo que está haciendo AEye es obvia. El trabajo de AEye en iDAR, LiDAR y sus otras 100 tecnologías patentadas es parte de la marea que los fabricantes y desarrolladores de inteligencia artificial esperan que levante sus barcos.

Quizás estemos finalmente, realmente, en realidad «a solo unos años de distancia» de que los vehículos autónomos de nivel 4 y 5 lleguen al mercado de consumo.





Fuente: TNW

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