[ad_1]
Han pasado dos décadas desde que desarrollé la primera motocicleta autónoma, Ghostrider, como parte del DARPA Grand Challenge, un evento ampliamente considerado como el comienzo de los vehículos autónomos. Eso fue en 2004, y en 2008 utilizamos un Prius modificado para repartir una pizza en San Francisco sin conductor humano: el primer automóvil sin conductor que circulaba por las calles públicas.
Dado el rápido progreso, el consenso en ese momento fue que habría un automóvil autónomo en cada camino de entrada dentro de los próximos diez años. Pero de alguna manera todavía estamos a años de hacer realidad este sueño.
Desde entonces se han logrado grandes avances y 2024 (el vigésimo aniversario de Ghostrider) será otro año histórico para los vehículos autónomos, particularmente para la industria todoterreno.
Lecciones aprendidas en el camino
Hace ocho años, mi empresa Otto utilizó un camión de 18 ruedas para realizar la primera entrega comercial autónoma, transportando 50.000 latas de Budweiser desde Fort Collins, Colorado, hasta Colorado Springs, una distancia de 135 millas. Después de esta entrega exitosa, esperábamos un rápido crecimiento. Pero pronto descubrimos que conducir por la autopista tenía consecuencias mucho más graves que un robotaxi bloqueando una intersección en San Francisco. (Nota para los habitantes de San Francisco: dejen de insultar a los robots).
Las posibilidades en el campo.
La seguridad sigue siendo la métrica más importante para el despliegue de vehículos autónomos, pero es necesario alcanzar un consenso en la industria sobre cómo medir adecuadamente la seguridad de un robot o un conductor humano.
Un entorno donde el sueño de los vehículos autónomos se ha hecho realidad es el todoterreno, donde las condiciones suelen ser peligrosas y los trabajos tienden a caer en lo que los científicos llaman «las tres D»: peligroso, aburrido y difícil. Los robots pueden superar a los vehículos conducidos por humanos en términos de eficiencia, velocidad y seguridad; Después de todo, una persona fuera del sitio es una persona a la que no se le puede hacer daño. Para las operaciones comerciales, existe otra razón de peso para utilizar vehículos autónomos en estas condiciones: mayores ganancias.
Los camiones como el Pronto se pueden encontrar en entornos que van desde selvas húmedas hasta la tundra del Ártico. Los robots no se quejan del calor, la humedad o el frío; nunca llegues tarde; y son más eficientes en general. Durante años, empresas como ASI, Caterpillar y Komatsu han estado implementando soluciones autónomas en industrias como la agricultura, la construcción y la minería, y han descubierto que hacer que los robots sean más eficientes para operar a menudo también reduce el impacto ambiental de estos sectores.
El camino de Tesla
Ninguna conversación sobre conducción autónoma puede ignorar a Tesla. Al igual que Tesla, la tecnología basada en cámaras de Pronto utiliza cámaras e inteligencia artificial para detectar e interpretar el entorno de un automóvil robot, tal como lo hace un conductor humano. Creo firmemente que este es el enfoque correcto y que en 2024 Tesla completará el viaje autónomo por carretera por todo el país planificado desde 2016, convirtiéndose en la segunda compañía en conducir de costa a costa sin intervención humana.
También creo que la tecnología de Tesla seguirá evolucionando. Espero que Tesla anuncie un problema particular al que llamo «FSD Supercharge»: coloque su automóvil en una cola donde espera, luego acérquese al cargador disponible más cercano, donde alguien enchufa y desconecta su vehículo y vuelve a funcionar. Estás completamente cargado. Los camiones Pronto son capaces de hacer esto, y si Tesla quiere hacer esto, me complace ofrecer algo de tiempo para que el desarrollo de Pronto lo haga realidad.
La seguridad sigue siendo un problema
La seguridad sigue siendo la métrica más importante para el despliegue de vehículos autónomos, pero es necesario alcanzar un consenso en la industria sobre cómo medir adecuadamente la seguridad de un robot o un conductor humano.
Las empresas estiman la seguridad utilizando diferentes métodos, como las millas por incidente crítico (MPCI). Un conductor de seguridad humano lo acompaña y se hace cargo si el AV encuentra situaciones poco claras. Luego, la empresa intenta simular si se habría producido un incidente peligroso sin intervención humana.
Sin embargo, estas simulaciones aún deben mejorarse para una conducción real. Mientras los modelos no puedan predecir perfectamente el comportamiento de un automóvil autónomo, las pruebas en carretera seguirán siendo necesarias. Sin embargo, estas pruebas proporcionan evaluaciones de seguridad subjetivas entre empresas basadas en métricas internas.
Para aumentar la transparencia, el DMV de California registra las colisiones de vehículos autónomos. Sin embargo, no todos los incidentes se divulgan y los informes suelen estar incompletos. Las empresas deciden individualmente qué constituye una “intervención” preocupante. Por lo tanto, los formuladores de políticas necesitan datos de seguridad más definitivos para determinar las regulaciones y autorizaciones para su uso generalizado. El progreso continúa a través de pruebas continuas centradas en el desarrollo de habilidades. Pero se espera que los conductores de respaldo sigan siendo los guardianes de la tecnología hasta que los sistemas autónomos puedan demostrar de manera confiable su seguridad.
En resumen: 2024 es el año del robot. Ya no está en modo de demostración, sino que se utiliza para crear valor añadido y guiarnos hacia el futuro.
[ad_2]