Uber acelera hacia la conducción autónoma con IA, un terreno desafiante
Uber está apostando por una tecnología de conducción autónoma impulsada con Inteligencia Artificial que presenta retos de escalabilidad. La empresa de tecnología y movilidad anunció una inversión estratégica en Wayve, una startup británica que está desarrollando un sistema de aprendizaje automático para vehículos autónomos.
Esta inversión, que se suma a una ronda de financiamiento Serie C de 1.050 millones de dólares, permitirá a Wayve trabajar con fabricantes de automóviles para integrar su tecnología en vehículos de consumo, que podrían operar en la plataforma global de Uber en un futuro.
Sin embargo, este nuevo enfoque se enfrenta a la misma realidad que ha frenado a muchas otras empresas en el sector: el alto costo y la dificultad de hacer rentable la tecnología de conducción autónoma.
A pesar de los avances en inteligencia artificial (IA) que han revolucionado otras áreas como los chatbots y los generadores de imágenes, la conducción automática con IA sigue siendo un desafío costoso y complejo, lo que ha llevado a un estancamiento en su implementación a gran escala, tal como explica el medio de comunicación especializado Axios.
Wayve construye una IA de conducción de “propósito general”, que busca impulsar todos los niveles de automatización de la conducción de cualquier tipo de vehículo en cualquier parte del mundo, según lo descrito por el director ejecutivo de Wayve, Alex Kendall, en un comunicado.
La startup está desarrollando un sistema de autoaprendizaje para la conducción autónoma, similar a la IA de Tesla, pero sin depender de sensores lidar, que ayudan a los vehículos autónomos a crear mapas detallados del entorno y ayudar a los vehículos a detectar y evitar obstáculos
En lugar de eso, Wayve utiliza cámaras y radares para que su IA pueda percibir su entorno. A diferencia de Tesla, Wayve enfoca su tecnología para que otros fabricantes de automóviles puedan equipar sus vehículos de consumo con un sistema avanzado de asistencia al conductor de nivel 2+, así como con capacidades de conducción automatizada de niveles 3 y 4.
El nivel 2+ sobrepasa la automatización parcial, es decir, que el vehículo puede controlar simultáneamente la dirección y la velocidad, pero el conductor debe estar presente. El nivel 3 es automatización condicional, donde el vehículo puede manejar todas las funciones de conducción en ciertas condiciones y entornos (por ejemplo, en autopistas), pero el conductor debe estar disponible para intervenir si el sistema lo solicita, aunque puede delegar completamente el control en esas condiciones específicas.
El nivel 4 indica una automatización alta, en la que el vehículo puede manejar todas las funciones de conducción en ciertas condiciones y entornos sin necesidad de intervención del conductor. Sin embargo, puede haber restricciones en cuanto a las condiciones operativas, según la Society of Automotive Engineers (SAE).
Wayve está actualmente probando su tecnología en Jaguar I-Paces y Ford E-Transit con conductores de seguridad en el Reino Unido y planea comenzar pruebas de nivel 2+ en nuevos mercados pronto, según un portavoz de la empresa.
Pero el desarrollo de la conducción automática se ha topado con numerosos desafíos, desde la necesidad de recorrer millones de kilómetros en pruebas hasta la dificultad de programar algoritmos que puedan manejar situaciones inesperadas de manera segura. Otras empresas que trabajan en esta tecnología, como Waabi, han adoptado un enfoque basado en IA para acelerar el desarrollo, pero aún enfrentan serias barreras en términos de validación y seguridad.
Waabi utiliza un sistema de inteligencia artificial de extremo a extremo que requiere menos datos de entrenamiento y recursos computacionales, pero todavía no termina por demostrar que su tecnología es segura para su implementación en el mundo real.
"A los vehículos autónomos basados en el aprendizaje se les pueden enseñar habilidades de conducción más rápidamente, pero la naturaleza de caja negra del comportamiento basado en el aprendizaje automático hace que sea más difícil validar la seguridad", explica a Axios el experto en seguridad de vehículos autónomos Philip Koopman, profesor asociado de la Universidad Carnegie Mellon.
La conducción autónoma en general, incluído el desarrollo de vehículos autónomos, es un terreno con dificultades que no logra alcanzar la escalabilidad todavía. Tesla y el retraso del lanzamiento del robotaxi es un ejemplo de ello. A pesar de ello, hace una semana Uber también anunció la integración de los robotaxis de Cruise en la plataforma a partir de 2025.
Además, la conducción autónoma, especialmente impulsada con IA, es un terreno que podría ganar fuerza. Microsoft, que ha estado invirtiendo agresivamente en tecnología de IA, y el gigante de fabricación de chips Nvidia, también se unieron a la ronda de financiación de la Serie C de Wayve.
