Los carros robots dan lugar a conductores irritantes. En relación con los conductores humanos, los vehículos sin conductor que ahora se someten a pruebas en la vía pública son demasiado cautelosos, enloquecedoramente lentos y propensos a paradas abruptas o detenciones extrañas causadas por ciclistas, corredores, cruces de peatones o cualquier otra cosa que no se ajuste a los confines de los binarios cerebros del robot.
Las empresas de conducción autónoma están muy conscientes del problema, pero no hay mucho que puedan hacer en este momento. Ajustar los algoritmos para producir un viaje más tranquilo podría comprometer la seguridad, socavando una de las justificaciones más pregonadas para la tecnología.
De acuerdo con investigadores federales, fue precisamente este tipo de ajuste para minimizar el frenado excesivo lo que llevó a un accidente fatal que involucró a un vehículo autónomo de Uber Technologies Inc. en marzo. La compañía aún no ha reanudado las pruebas públicas de autos de conducción autónoma desde que cerró sus operaciones en Arizona luego del accidente.
Si los autos sin conductor no pueden programarse de manera segura para imitar la toma de riesgos de los conductores humanos, tal vez se les pueda enseñar a comprender mejor cómo actúan los humanos. Ese es el objetivo de Perceptive Automata, una startup con sede en Boston que aplica técnicas de investigación neurocientífica y psicológica para brindar a los vehículos automatizados una intuición más humana en la ruta: ¿Se le puede enseñar a un software a anticipar el comportamiento humano?
"Pensamos en lo que esa otra persona está haciendo o tiene la intención de hacer", dijo Ann Cheng, gerenta senior de inversiones de Hyundai Cradle, la rama de riesgo de la automotriz surcoreana y una de los inversionistas que ayudó a Perceptive Automata a recaudar US$16 millones.
Toyota Motor Corp. también está respaldando a la startup de dos años de existencia fundada por investigadores y profesores de la Universidad de Harvard y del Instituto de Tecnología de Massachusetts.
"Vemos a muchas compañías de inteligencia artificial que trabajan en problemas más clásicos, como la detección de objetos [o] clasificación de objetos", dijo Cheng. "Perceptive está tratando de ir un paso más allá: lo que ya hacemos de manera intuitiva".
Este aspecto predictivo de la tecnología de autoconducción "fue mal entendido o subestimado por completo" en las primeras etapas de desarrollo de la conducción autónoma, dijo Jim Adler, director gerente de Toyota AI Ventures.
Dado que Waymo, de Alphabet Inc., planea lanzar a fines de este año un servicio de taxis de conducción autónoma para clientes de pago en el área de Phoenix, y que la filial de vehículos sin conductor de General Motor Co. implementará un negocio de transporte en 2019, las deficiencias de los coches robots que interactúan con humanos están bajo un mayor escrutinio. Algunos expertos han abogado por campañas de educación para capacitar a los peatones para que sean más conscientes de los vehículos autónomos.
Perceptive está trabajando con startups, proveedores y fabricantes de automóviles en Estados Unidos, Europa y Asia, aunque no especifica cuales. La compañía espera tener su tecnología integrada en los automóviles de producción en masa con características de conducción autónoma a partir de 2021.
Incluso a nivel de autonomía parcial, con funciones como el mantenimiento de carriles y la conducción en autopistas en modo manos libres, descifrar la intención humana es relevante.
