Cómo y dónde aprenden los coches autónomos a conducir

Es una de las innovaciones tecnológicas que más han llamado la atención en los últimos años. Además, se ha convertido en un punto de encuentro, confluencia y futura rivalidad entre dos de los ‘lobbies’ económicos del mundo: la industria del motor y el gremio de la tecnología.

El coche autónomo ha desbordado ya las fronteras de Google como certifican los múltiples proyectos que se están desarrollando en paralelo: además del de Alphabet, Baidu (la marcha china de Microsoft) o Ford trabajan en los suyos, Citroen hace lo propio y General Motors, tres cuartas partes de lo mismo.

Un buen trecho de camino

Aún le queda un buen trecho de camino. Un reciente estudio de coches.net aseguró que aunque uno de cada cuatro consumidores se compraría uno de estos ‘automóviles no tripulados’, más del 60% desconfían de ello: fallos mecánicos, precio,… una ecléctica variedad de motivos para mirar esta tecnología con cierto escepticismo.

La pelota está en el tejado de los fabricantes y otros promotores de esta tecnología que tiene aún mucha rueda que quemar para que se crucen en nuestro día a día. Pero, ¿cómo aprenden a conducir estos coches autónomos? ¿y dónde lo hacen?

Por ejemplo, Baidu, la mayor empresa china de Internet, se ha asociado con BMW para dar forma a su proyecto. Antes de lanzarse a la autopista -las últimas pruebas se han desarrollado en un tramo de 30 kilómetros de autopista- fue probado y sometido a diferentes pruebas en el aparcamiento de la compañía.

Un coche cien por cien autónomo

Funciona con software diseñado por el Instituto de Aprendizaje Profundo que recopila las experiencias y las combina -algoritmos mediante- con toda la información de los sensores de estos coches.

Uno de los científicos de la compañía asegura que el objeto del proyecto es lograr un coche 100% autónomo desde el principio. Tras las pruebas pertinentes, el coche se enfrentaría al tráfico rodado progresivamente. Primeramente cubrirá un número parcial de trayectos concretos y luego irá ampliando el rango poco a poco a nuevos caminos.

¿Cómo aprenden los coches autónomos?

Conviene recordar que hay tres formas en las que la máquinas pueden aprender a día de hoy. La más básica es el aprendizaje supervisado, donde un técnico machaca bien la información y la introduce al sistema. El aprendizaje no supervisado carece de patrones introducidos, salvo los datos básicos para empezar a carburar.

El último de los métodos consiste en reforzar cada resultado, dando un punto positivo o no a las experiencias positivas y negativas, para que el sistema saque conclusiones y continue aprendiendo.

Es decir, que los coches autónomos conjugan el aprendizaje autónomo no supervisado y el aprendizaje autónomo con refuerzos. No hay que olvidar que en las pruebas en carretera abierta tanto los coches autónomos de Google como el de Citroen (que recientemente cubrió el trayecto entre Vigo y Madrid) han llevado a bordo siempre a técnicos que deben tomar el control en caso de que algo transcurra mal.

Sin embargo, no hay que olvidar que el gigante de California ya patentó en abril del año pasado un sistema que será capaz de esquivar obstáculos, detectar atascos e incluso maniobrar para evitar las vacas que se crucen en su camino.

¿Y si los coches autónomos supiesen hacer pifias?

El siguiente debate es si los programadores deberían enseñar a sus coches autónomos a hacer las clásicas ‘pirulas’. «Es un debate constante en nuestro grupo», reconoció en una conferencia Raj Rajkumar, codirector del laboratorio que tiene General Motors para esto. «Decidimos que es buena idea que los robots respeten a los límites de velocidad. Pero si sales a la autopista y respetas ese límite, comprobarás que constantemente otros coches pasan volando por tu izquierda», aclaró.

Rajkumar decía esto tras una experiencia con un Cadillac SRX de su laboratorio. Se comportó perfectamente hasta que tuvo que incorporarse a una autopista y recorrer 137 metros para seguir camino hacia Washington. Las cámaras y sensores detectan en vista 360 grados, pero los coches venían tan rápido por detrás que el coche no se atrevía a cambiarse de carril por miedo a provocar una colisión.

Sin embargo, este mes conocimos que el coche autónomo de Google tuvo un accidente con un autobús y, por primera vez, fue culpa suya. A pesar de que el técnico que podía coger el control de automóvil iba a bordo, dio por supuesto que el chófer del autobús aminoraría la marcha cuando vio que se incorporaba el coche autónomo. El conductor del bus dio por sentado lo mismo: el resultado, accidente.

Esto demuestra que a estos sistemas le quedan mucho tiempo de rodaje en carretera junto a conductores reales para que puedan ser una realidad. También le quedan horas y horas de entrenamiento en circuitos controlados. Circuitos que a veces se convierten en auténticas ciudades donde aprender a conducir.

MCity: un ‘fake’ urbano para los coches autónomos

Es el caso de MCity, un núcleo construido en Ann Arbor, Michigan. Su creador, el catedrático Peter Sweatman, dirigió la construcción de esta ciudad de ‘cartón piedra’ para ofrecer un entorno lo más real posible a los coches autónomos, ya que las ciudades y los entornos urbanos son siempre excesivamente complicados.

MCity abrió el pasado mes de julio. Lo hizo con 15 socios que avalaron su creación. Entre ellos, Ford Nissan, Honda y Toyota. Hasta el momento, seis proyectos se han puesto a prueba aquí.

Este ‘fake’ urbano de 13 hectáreas simula las funciones de carretera que esperarías encontrar tanto dentro de la ciudad como en carreteras interurbanas. Desde rotondas hasta pasos de peatones, incorporaciones a la autopista y cruces. Además, para completar la experiencia, cuenta con robots que hacen las veces de peatones y ponene en aprietos a los prototipos que allí se prueban.