¿Puede un auto autónomo superar a un humano en una pista de carreras?

La Inteligencia Artificial ha derrotado a campeones mundiales de ajedrez, ha dominado el antiguo (y diabólicamente complejo) juego chino Go y más recientemente venció en el póker a varios jugadores profesionales.

¿Pero puede un vehículo autónomo superar a un conductor humano en una pista de carreras?

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A principios de diciembre, la presentadora del programa Supercharged de CNN, Nicki Shields, tuvo la oportunidad de descubrirlo cuando midió sus habilidades de manejo contra el primer auto de carreras eléctrico autónomo del mundo en Hong Kong.

Shields compitió contra el "DevBot", un prototipo de automóvil de carreras con Inteligencia Artificial desarrollado por Roborace que tiene tanto opción de modo autónomo como modo controlado por un conductor.

El DevBot ha sido un invitado habitual en los eventos de Fórmula E en los últimos doce meses, mostrando su tecnología autónoma en carreras en Marrakech, Buenos Aires, París, Berlín y Nueva York. Pero nunca había contendido cara a cara con un conductor humano.

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Compitiendo en el mismo escenario de las dos primeras rondas del campeonato de Fórmula E 2017-18, la misión de ambos, humano y robot, era complicada por las limitaciones del circuito urbano.

"Es muy difícil porque es muy estrecho, no había espacio para maniobrar", explicó Shields. "Entrar en una de las chicanas es increíblemente angosto, y por supuesto si te equivocas te vas contra la pared. Tienes que hacerlo bien todas las veces".

Para Roborace, no solo la pista planteaba desafíos, también la topografía única de Hong Kong.

"Esta fue la primera vez que utilizamos nuestro nuevo software AI Driver en un entorno urbano edificado", dijo a CNN Bryan Balcombe, director de tecnología de Roborace.

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"Los cañones urbanos creados por los altos rascacielos causan interrupciones en el GPS que son difíciles de replicar en un entorno de prueba".

Antes de completar una vuelta rápida, los ingenieros de Roborace envían el DevBot a baja velocidad en lo que ellos llaman "modo explorador", donde se recopilan los datos de la pista utilizando equipos de detección de última generación, incluidos dispositivos LIDAR, radares, ultrasonidos y cámaras.

Una vez que la pista ha sido escaneada, la información es procesada por una Inteligencia Artificial (una NVIDIA Drive PX2) que utiliza complejos algoritmos para determinar la ruta más rápida alrededor de una pista.

"Comparado con un ser humano, el principal desafío es cuánto tarda el software AI Driver para adaptarse y aprender una nueva pista", dijo Balcombe.

nullAl final, el humano derrotó a la IA, Shields registró una vuelta más rápida de 1:26.6 segundos, 7.4 segundos más rápido que el tiempo que tardó el DevBot en recorrer en modo IA la pista de 1.2 millas.

En una experiencia agridulce, la vencedora sintió placer y alivio, pero también una ligera sensación de decepción. "Soy una gran admiradora de esta tecnología, así que si la tecnología hubiera ganado, hubiera sido fabuloso", admitió Shields.

"Fue increíble ver al DevBot moverse en modo completamente autónomo conduciendo brutalmente rápido por un circuito urbano ridículamente estrecho. Te hace pensar que las posibilidades son infinitas".

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Tal vez el DevBot perdió esta vez, pero su viaje de descubrimiento apenas ha comenzado, ya que Roborace busca sobrepasar aún más las fronteras de la tecnología de los vehículos autónomos.

"Estamos desarrollando nuevos formatos de competición que van más allá de los límites impuestos por la seguridad humana, desafíos que pondrán a prueba el desempeño de las tecnologías inteligentes automotrices hasta el límite", dijo Balcombe.

Eliminar el error humano

Convencer a los escépticos de abrazar la tecnología ya es uno de los retos clave para los fabricantes de automóviles. A principios de este año, una encuesta de la AAA (Asociación Automovilística Estadounidense) reveló que el 75% de los estadounidenses dijo que temería viajar en un automóvil autónomo.

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Inevitablemente, los incidentes que involucran vehículos autónomos atraen los titulares. Uno de los automóviles autónomos de Google chocó el año pasado y un autobús autónomo del transporte público de Las Vegas tuvo un accidente en su primer día de servicio.

Roborace tampoco ha sido inmune a los accidentes. En febrero pasado, durante las pruebas de pista en Buenos Aires, el DevBot se estrelló contra las barreras de seguridad.

nullPero ceder el control de tu automóvil a una computadora puede ser más seguro y más eficiente a largo plazo, dice el profesor Paul Jennings de la Universidad Warwick del Reino Unido, uno de los principales centros de investigación británicos para vehículos autónomos.

"Más del 90% de los accidentes se deben a errores humanos, por lo que si a largo plazo podemos eliminar el error humano, deberíamos salvar vidas y reducir el número de accidentes", dijo Jennings a CNN.

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"También podríamos buscar formas de gestionar mejor los atascos. Posiblemente podríamos mejorar la eficiencia energética. Podemos ofrecer nuevos servicios para las personas, movilidad potencialmente independiente para las personas que no pueden tener una licencia de conducir. Hay muchos beneficios a largo plazo. "

Jennings entiende las preocupaciones de la gente y admite que los vehículos autónomos deberán desplegarse gradualmente en los próximos años.

"Es probable que la adopción y demostración temprana sea en aplicaciones en las que controles la geografía, creo que es más fácil", dijo. "La adopción puede darse en un entorno cerrado, como un campus o tal vez en la ciudad en un área entre una estación y el centro. Incluso estamos viendo ensayos de platooning [pelotones de vehículos autónomos] en el carril rápido de la autopista".

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"Entiendo bien las preocupaciones de la gente, pero creo que a menudo nos preocupamos por las cosas nuevas y solo la experiencia puede ayudarnos con eso. Creo que es algo que casi necesitas experimentar por ti mismo".

Y ahí es donde Roborace también espera ayudar, presentando a los fanáticos de la Fórmula E su tecnología de IA con DevBot y su futurista "Robocar" diseñado por Daniel Simon.

"En última instancia, los desafíos están diseñados como un laboratorio extremo de I+D donde las innovaciones se pueden aplicar a futuros automóviles de calle, mientras que los eventos en la pista juegan un papel para fomentar la confianza y la participación del público", dijo Balcombe.

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Entonces, ¿qué sigue para Roborace?

"Nicki y DevBot están listos para una revancha, así que mantente atento al desenlace".

El ‘Devbot’ de Roborace

• Chasis: LMP3 Ginetta
• Batería: 540 kW
• Motores de rueda: 300 kW (x4)
• Sensores ultrasónicos: 15
• Cámaras de visión por computadora: 6
• LIDAR: 5
• Radares: 2
• Software IA: NVIDIA Drive PX2
• Velocidad máxima: 300 kph (186 mph)