Lunes 17 de julio de 2017
Gracias a la incorporación de la percepción robótica y
la teoría de control, los automóviles autónomos del futuro cercano serán
capaces de tomar decisiones de alto nivel sobre su ambiente y eso cambiará a la
sociedad entera.
Así lo señaló a Efe Christoffer Heckman, profesor
asistente del Departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de
Colorado (CU) en Boulder, quien dirige un proyecto conocido como "Carro
Ninja" cuya tecnología es diferente a la de los vehículos autónomos
actuales.
Específicamente Heckman y los seis estudiantes de
doctorado que forman parte del Grupo de Robótica y Percepción Autónoma en
CU-Boulder se enfocan en el desarrollo de nuevas tecnologías en dos áreas:
percepción robótica (la capacidad de entender el mundo por medio de sensores) y
teoría de control (decidir por medio de un conjunto de algoritmos cómo se va a
actuar según ese entendimiento).
El equipo afirma que esa combinación permitirá que los
algoritmos transformen las imágenes captadas por las cámaras de los vehículos
en superficies, texturas y objetos 3D, de modo que el vehículo decida "qué
es posible hacer" en cada caso: doblar, acelerar, frenar u otras acciones.
Esa tecnología es diferente de la que actualmente se
usa en los vehículos autónomos, los cuales emplean mapas y modelos 3D
incorporados en sus computadoras y deben comunicarse con un servidor para
procesar sus algoritmos.
Aunque los prototipos de los "carros Ninja"
ya existen, aún no están listos para navegar por calles. Pero cuando
próximamente lo hagan, las primeras pruebas se realizarán en el área cercana a
Boulder, en caminos con barro, nieve o hielo.
Luego, se realizarán experimentos con "peatones"
cruzando una calle transitada y finalmente se podrá ver a estos vehículos en
una carretera de Colorado en invierno y en el momento de mayor tráfico.
Según Heckman, los nuevos algoritmos permitirán que
los vehículos autónomos conduzcan en "condiciones desfavorables",
incluyendo caminos no pavimentados.
Por el contrario, los vehículos autónomos actuales se
desplazan sólo "en las mejores condiciones de manejo", como lo hizo
en octubre pasado un camión autónomo de la empresa Otto, una subsidiaria de
Uber, que recorrió este año 200 kilómetros en Colorado.
Ese recorrido se realizó con buen clima y
relativamente pocos vehículos en la carretera. Además, un conductor humano
estuvo en la cabina del camión en todo momento. Nada de eso sucederá, anticipa
Heckman, con los vehículos autónomos del futuro.
"Los vehículos autónomos están a punto de llegar
y si queremos que los carros ya no tengan volantes, se debe tener en cuenta, al
desarrollar esos vehículos, las carreteras congestionadas y resbaladizas",
puntualizó.
Heckman subrayó que la nueva tecnología tendrá también
un impacto sociológico, porque las personas deberán acostumbrarse a algo
"con lo que no sabrán qué hacer".
El científico opina que la gente debería ir
"reimaginando" su vida cotidiana.
"¿Para qué necesitamos lo que se estima son 2.000
millones de espacios de estacionamiento en Estados Unidos cuando en el país
viven solamente 320 millones de personas? Tenemos que analizar lo que ganamos
al dejar de ser dueños de vehículos y de conducir", dijo Heckman.
Cuando habla de "reimaginación", este
especialista habla de pensar, por ejemplo, que las limitaciones físicas ya no
equivaldrán a movilidad limitada porque alguien no puede conducir un vehículo.
Mientras tanto, Heckman y sus estudiantes tienen
expectativas aún mayores y más ambiciosas y lejanas para sus "carros
Ninja" ya que, si esos vehículos logran conducirse en un ambiente
terrestre totalmente nuevo y del que no existan mapas, entonces también podrán
hacerlo en el espacio.
"Si queremos enviar un vehículo de exploración a
Europa (una de las lunas de Júpiter), la distancia promedio a la tierra es de
33 minutos-luz. Eso representa un gran desafío para tele-operar el vehículo,
algo que puede ser mitigado dándole mayor autonomía", afirmó.
Hasta que eso suceda, dijo, él y su equipo seguirán
enfocándose en "actividades terrestres" para sus vehículos.