¿Cómo integrar los vehículos autónomos a la sociedad?

Haga un ejercicio de memoria simple. ¿Cuándo fue la última vez que al pasar una calle como peatón o cruzar una avenida a pie se fijó en los conductores que manejaban los vehículos cercanos? ¿Notaría usted fácilmente si un carro que se moviliza por las calles no tiene un conductor sentado en la silla del piloto?

La respuesta es menos convencional de lo que cree. De acuerdo con Erik Vinkhuyzen, integrante del Human-Centered Systems Group del centro de investigación de Nissan en Silicon Valley, la mayoría de peatones no notan si un vehículo tiene o no conductor. Es más, si el carro se maneja normal y conduce de forma regular, los transeúntes no ponen atención a quién está manejando. En cambio, si se mueve de forma errática automáticamente notarán que no hay nadie al volante. En el fondo es simplemente un asunto de confianza.

Esa es la premisa bajo la cual trabajan los centros de investigación que se dedican al desarrollo de tecnología para vehículos autónomos: crear sistemas tan confiables y seguros que puedan ser socialmente aceptados.

El proceso requiere no solo desarrollo tecnológico sino también un cuidadoso análisis para entender cómo funciona la interacción entre peatones y conductores. La clave está en el comportamiento humano. “El tráfico está basado en el entendimiento humano. Hay que entender que la gente hace parte de una interacción social y que el vehículo autónomo tiene que reconocer esa interacción para poder ser seguro. Tenemos que asegurarnos de que nuestros carros entienden eso y que podemos estar a salvo”, explica Vinkhuyzen.

El investigador ha dedicado buena parte de los últimos años a estudiar el tráfico en diferentes ciudades del mundo, identificar las culturas y entender cómo se traduce esto en la forma como la gente maneja y se comporta en la vía: “Por eso el desarrollo autónomo de vehículos es un desafío. Vemos el mundo a través de una lente social y las interacciones en el camino se basan en la confianza”.

A través de su grupo de científicos sociales, Vinkhuyzen intenta obtener prácticas sociales claras y caracterizaciones que se puedan convertir en algoritmos y softwares implementables en la tecnología de los vehículos autónomos. Y los avances se han dado. Por medio de la identificación de prácticas viales, el equipo desarrolló, por ejemplo, el concepto de indicador de intención, diseñado para mejorar la confianza entre los vehículos autónomos y otros usuarios de las vías.

Sin embargo, el reto inmediato en el desarrollo de este tipo de vehículos es lograr que el sistema tome decisiones acertadas en situaciones que no son predecibles. En palabras del doctor Maarten Sierhuis, director del centro de investigación de Nissan en Silicon Valley, lidiar con situaciones realmente difíciles.

“Si construimos carros autónomos, necesitan entender esa clase de interacción social, y eso es importante no solo dentro del vehículo, con un pasajero, sino también afuera del vehículo, con los peatones y otros usuarios de la vía. Eso es realmente difícil”, señala Sierhuis.

De ahí surgió la idea de la tecnología Seamless Autonomous Mobility (Movilidad Autónoma Continua, SAM), que fusiona la inteligencia artificial del vehículo con el trabajo de un controlador remoto humano, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones en situaciones imprevisibles. “Aquí es donde se nos ocurrió la idea de ‘humano en el circuito’. El sistema no puede resolverlo todo, y cuando eso pase debemos tener un sistema humano a distancia para solucionarlo”, asegura el investigador de Nissan.

La tecnología está basada en el mismo concepto utilizado por la NASA para el control remoto de robots como el de Marte y también en la forma como funcionan los operadores de tráfico aéreo de los aeropuertos y los controladores que desde las torres tienen contacto directo con los pilotos.

El escenario es más o menos el siguiente: un vehículo autónomo que se mueve por las calles de la ciudad encuentra un accidente de tránsito, una vía cerrada o un obstáculo determinado que lo obliga a realizar una maniobra poco usual o incluso, en algunos casos, en contra de las señales de tránsito, por ejemplo invadir un carril contrario. En un escenario que claramente requiere de un juicio humano para entender la situación, el vehículo no intenta resolver autónomamente el problema y solicita ayuda a un centro de comando en el que una persona —haciendo uso de las cámaras del vehículo e información satelital— se encarga de analizar el contexto y tomar la decisión pertinente sobre la acción a realizar. La orden se envía remotamente al vehículo para que la acate.

Maarten Sierhuis reconoce que estas situaciones, que califican de “inusuales”, varían según las ciudades, y que en capitales con serios problemas de tráfico y movilidad pueden ser más frecuentes de lo deseado. Aun así, asegura, la idea es que el centro de operaciones tenga la capacidad de optimizar el número de operadores disponibles para cada carro. Un cálculo que depende directamente de qué tan avanzado esté el sistema inteligente del automóvil.

“Entre mejor sea la inteligencia del carro, se acudirá menos al factor humano. Creemos que se necesitaría un operador por cada cinco carros y sería parte del servicio del sistema que ofrece
Nissan”, asegura.

*Invitada por Nissan. 

Haga un ejercicio de memoria simple. ¿Cuándo fue la última vez que al pasar una calle como peatón o cruzar una avenida a pie se fijó en los conductores que manejaban los vehículos cercanos? ¿Notaría usted fácilmente si un carro que se moviliza por las calles no tiene un conductor sentado en la silla del piloto?

La respuesta es menos convencional de lo que cree. De acuerdo con Erik Vinkhuyzen, integrante del Human-Centered Systems Group del centro de investigación de Nissan en Silicon Valley, la mayoría de peatones no notan si un vehículo tiene o no conductor. Es más, si el carro se maneja normal y conduce de forma regular, los transeúntes no ponen atención a quién está manejando. En cambio, si se mueve de forma errática automáticamente notarán que no hay nadie al volante. En el fondo es simplemente un asunto de confianza.

Esa es la premisa bajo la cual trabajan los centros de investigación que se dedican al desarrollo de tecnología para vehículos autónomos: crear sistemas tan confiables y seguros que puedan ser socialmente aceptados.

El proceso requiere no solo desarrollo tecnológico sino también un cuidadoso análisis para entender cómo funciona la interacción entre peatones y conductores. La clave está en el comportamiento humano. “El tráfico está basado en el entendimiento humano. Hay que entender que la gente hace parte de una interacción social y que el vehículo autónomo tiene que reconocer esa interacción para poder ser seguro. Tenemos que asegurarnos de que nuestros carros entienden eso y que podemos estar a salvo”, explica Vinkhuyzen.

El investigador ha dedicado buena parte de los últimos años a estudiar el tráfico en diferentes ciudades del mundo, identificar las culturas y entender cómo se traduce esto en la forma como la gente maneja y se comporta en la vía: “Por eso el desarrollo autónomo de vehículos es un desafío. Vemos el mundo a través de una lente social y las interacciones en el camino se basan en la confianza”.

A través de su grupo de científicos sociales, Vinkhuyzen intenta obtener prácticas sociales claras y caracterizaciones que se puedan convertir en algoritmos y softwares implementables en la tecnología de los vehículos autónomos. Y los avances se han dado. Por medio de la identificación de prácticas viales, el equipo desarrolló, por ejemplo, el concepto de indicador de intención, diseñado para mejorar la confianza entre los vehículos autónomos y otros usuarios de las vías.

Sin embargo, el reto inmediato en el desarrollo de este tipo de vehículos es lograr que el sistema tome decisiones acertadas en situaciones que no son predecibles. En palabras del doctor Maarten Sierhuis, director del centro de investigación de Nissan en Silicon Valley, lidiar con situaciones realmente difíciles.

“Si construimos carros autónomos, necesitan entender esa clase de interacción social, y eso es importante no solo dentro del vehículo, con un pasajero, sino también afuera del vehículo, con los peatones y otros usuarios de la vía. Eso es realmente difícil”, señala Sierhuis.

De ahí surgió la idea de la tecnología Seamless Autonomous Mobility (Movilidad Autónoma Continua, SAM), que fusiona la inteligencia artificial del vehículo con el trabajo de un controlador remoto humano, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones en situaciones imprevisibles. “Aquí es donde se nos ocurrió la idea de ‘humano en el circuito’. El sistema no puede resolverlo todo, y cuando eso pase debemos tener un sistema humano a distancia para solucionarlo”, asegura el investigador de Nissan.

La tecnología está basada en el mismo concepto utilizado por la NASA para el control remoto de robots como el de Marte y también en la forma como funcionan los operadores de tráfico aéreo de los aeropuertos y los controladores que desde las torres tienen contacto directo con los pilotos.

El escenario es más o menos el siguiente: un vehículo autónomo que se mueve por las calles de la ciudad encuentra un accidente de tránsito, una vía cerrada o un obstáculo determinado que lo obliga a realizar una maniobra poco usual o incluso, en algunos casos, en contra de las señales de tránsito, por ejemplo invadir un carril contrario. En un escenario que claramente requiere de un juicio humano para entender la situación, el vehículo no intenta resolver autónomamente el problema y solicita ayuda a un centro de comando en el que una persona —haciendo uso de las cámaras del vehículo e información satelital— se encarga de analizar el contexto y tomar la decisión pertinente sobre la acción a realizar. La orden se envía remotamente al vehículo para que la acate.

Maarten Sierhuis reconoce que estas situaciones, que califican de “inusuales”, varían según las ciudades, y que en capitales con serios problemas de tráfico y movilidad pueden ser más frecuentes de lo deseado. Aun así, asegura, la idea es que el centro de operaciones tenga la capacidad de optimizar el número de operadores disponibles para cada carro. Un cálculo que depende directamente de qué tan avanzado esté el sistema inteligente del automóvil.

“Entre mejor sea la inteligencia del carro, se acudirá menos al factor humano. Creemos que se necesitaría un operador por cada cinco carros y sería parte del servicio del sistema que ofrece
Nissan”, asegura.

*Invitada por Nissan.