Año y medio después del primer, y único, atropello mortal de un vehículo con funciones de conducción autónoma, el panorama sobre este tipo de vehículos ha cambiado radicalmente. Si en 2016 no había alto ejecutivo relacionado con el VA que no previera que en un par de años viviríamos entre coches sin conductor, hoy sus declaraciones son mucho más precavidas. Llegarán, pero quién sabe cuándo.
Hasta ahora se han contabilizado cinco muertes relacionadas con vehículos autónomos: el atropello que nos ocupa, que involucró al Volvo XC90 de Uber, y cuatro muertes con el piloto automático de Tesla implicado (enero 16, mayo 16, marzo 18 y mayo 19). Pero de todos los accidentes, sin duda el atropello del Volvo de Uber ha sido el más relevante para la industria del VA. Por varias razones: hubo una víctima mortal, por primera vez la víctima estaba fuera del vehículo (hasta ese momento, y después, sólo han muerto conductores) y este hecho frenó en seco el proyecto de prueba de vehículos autónomos de uno de los jugadores que más estaba apostando por ellos.
Tras el atropello, Uber canceló su ensayo con taxis autónomos. Los sacó de Tampa, la ciudad donde se produjo el accidente, y también de todo el estado de Arizona; sí los dejó en otras ciudades, como San Francisco o Pittsburgh, aunque los vehículos siguieron circulando sin hacer uso de sus funciones de conducción autónoma.
Cuatro meses después, Uber reactivó los ensayos de vehículos autónomos en Pittsburgh, pero con importantes restricciones: dos conductores en vez de uno (el copiloto se encargaría de vigilar al conductor); funciones de conducción autónoma limitadas (Uber las iría autorizando poco a poco); y recuperación de los sistemas de seguridad de los vehículos de Volvo, que Uber mantenía inactivos para que fueran sus sistemas los encargados de la seguridad (la decisión de reactivar los sistemas de Volvo se tomó después de que la autoridad de seguridad vial estadounidense demostrara que el coche involucrado en el atropello sí detectó a la mujer atropellada antes de arrollarla y que incluso podría haber activado el freno de emergencia de haber estado este sistema en funcionamiento).
Expectativas y mundo real
“Es cierto que hoy hablamos menos del vehículo autónomo, pero no estoy completamente seguro de que sea sólo por los accidentes”, explica Felipe Jiménez, director de la Unidad de Sistemas Inteligentes del Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA), de la Universidad Politécnica de Madrid. “Esos accidentes han demostrado lagunas técnicas o de información a los conductores, dependiendo del accidente, pero creo que la principal diferencia es que hace dos años las previsiones no eran muy realistas. Era más un tema de marketing que real”, explica.
Para Jiménez, “se había entrado en una espiral de demostraciones donde parecía que todo funcionaba bien, y era verdad que funcionaba bien. A nivel tecnológico, se podía afirmar que se había conseguido un nivel 4 de autonomía. Pero otra cosa era implementarlo en la realidad, no con prototipos y proyectos piloto, sino con un despliegue masivo y comercial”. Al llevar los coches a la calle, explica el profesor, estos se enfrentaron a condiciones que no habían sido previstas en los modelos de validación, porque “toda la casuística que te puedes encontrar [en la calle] no está contemplada en los laboratorios. Con las pruebas que han llevado a accidentes se han aprendido lecciones de dónde pueden fallar estos vehículos y dónde hay que incidir más. Porque antes no se tenía tan claro que estos vehículos pudieran fallar”, subraya.
Uno de los vehículos sin conductor de Google. Google.
Los accidentes, mortales y no mortales, han servido para introducir un tema que rebasa al vehículo autónomo y afecta a los pilares mismos de la inteligencia artificial: las máquinas pueden aprender de forma inductiva, pero no está tan claro que dominen la deducción. Dicho de otro modo: un coche puede aprender a conducir porque se le enseña a tomar las curvas, a mantener una distancia de seguridad, a permanecer en el carril, a no frenar bruscamente, a no atropellar viandantes, es decir, se le enseña cómo se debe conducir a partir de determinados hábitos que pueden traducirse a números y de la interpretación de datos del mundo real que sus sensores van captando. Todo esto es un proceso inductivo que la IA ya ha superó hace tiempo. La incógnita es lo deductivo: si la IA es capaz de prever acciones no basándose en datos objetivos, sino en suposiciones, tal y como podemos hacer los humanos.
Un ejemplo extremo: tenemos una autopista de cuatro carriles y una persona que está en la mediana con claras intenciones de saltarla y atravesar la carretera. Un conductor humano deduciría las intenciones de esta persona y probablemente se cambiaría de carril (incluso podría llamar a la policía) ¿Podría hacer algo parecido la IA con las tecnologías actuales en un tiempo tan corto como para evitar un atropello? La respuesta es que no. “Hay temas relacionados con la intuición del conductor experimentado que difícilmente vas a poder implementar en una IA”, explica el catedrático. “No creo que eso sea un freno para implantar la conducción autónoma compartida con la manual, pero sí va a limitar las capacidades de la conducción autónoma”.
Ya no hay peleas por llegar antes, sino por demostrar quién es más seguro
En este tiempo, las compañías han rebajado las declaraciones de un futuro cercano sin conductores, y ahora prefieren ser bastante más conservadoras en su comunicación. De hecho, los mensajes más habituales hablan de probar, probar y probar antes de poner en circulación nuevas innovaciones. Como GM, que declaró recientemente que sobre todo va a probar los avances que ya tenía en ciudades seleccionadas de Arizona, California y Michigan.
También han reforzado la investigación Ford y Argo AI, la start-up especializada en vehículos autónomos participada por el fabricante estadounidense. Ambas inauguraron a mediados de 2019 un centro de investigación en la Universidad Carnegie Mellon, de la que nos interesa saber que tiene un departamento de IA muy valorado en el sector del automóvil, y que se ubica en Pittsburgh, que empieza a ser el Detroit (el antiguo, no el actual) de los vehículos autónomos. Una reciente alianza de Ford con Volkswagen tenía entre sus condiciones que los alemanes apoyaran económicamente este centro de investigación.
En cuanto a Google, Waymo tiene entre ceja y ceja la seguridad, y muchos de sus avances tecnológicos recientes han ido en esta dirección. Como los sistemas para funcionar de forma autónoma bajo condiciones climáticas adversas o las medidas para evitar atropellos a viandantes y ciclistas (de nuevo podemos ver las consecuencias del atropello de 2018).
¿Y qué pasa con Tesla? Elon Musk es, con diferencia, el ejecutivo de gran compañía que menos ha frenado su discurso de coches sin conductor para pasado mañana. Esta actitud contrasta con los problemas que está teniendo el fabricante con la autoridad de seguridad vial de Estados Unidos. El último: la NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) ha pedido a Tesla que deje de exagerar la seguridad de su Model 3. Lo curioso es que es la segunda vez que este organismo le dice a los de Musk que no se echen tantas flores.
Otro frente abierto para Tesla es el legal: la familia de la última víctima denunció a la empresa, lo mismo que hizo la familia de la primera víctima, la de 2016. (En el caso del accidente de Uber, la familia llegó a un acuerdo con la tecnológica para no ir a los tribunales) Tanto frente abierto ha hecho que muchos expertos no vean como una casualidad que Musk esté dedicando cada vez más tiempo a otros proyectos, particularmente los energéticos.
Hacia el vehículo autónomo, pero poco a poco
Ahora mismo, la regla general no es a poner vehículos autónomos en la calle, sino mejorar aspectos concretos del vehículo e implementarlos en los modelos que ya están comercializados. “Cada vez hay mayor tendencia a meter más mecanismos de ayuda al conductor”, explica Vicenç Puig, profesor del departamento de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Cataluña. “En la escala de la automatización del vehículo, todos estos niveles de asistencia se consideran parte de esa autonomía, pero en lugar de dar un salto de cero a nada, se va pasando por etapas de apoyo al conductor”.
En vez de apostar por el coche completamente autónomo, la tendencia actual es desarrollar tecnologías concretas que puedan salir antes al mercado
Y toda innovación tiene reservado un periodo de pruebas a largo plazo. “Es como en la aeronáutica”, explica Puig, "muchos de los avances que hoy tenemos en los aviones se probaron durante décadas antes de implementarlos”.
Que hoy hablemos menos de los vehículos autónomos que hace año y medio tiene varias causas. Probablemente la más importante sea el atropello de Tampa, tanto porque causó una víctima mortal como porque desaceleró las expectativas y los mensajes grandilocuentes en todo el sector. Pero también hay otras causas. Para Puig, “la principal es que los fabricantes puede que estén interesados en el vehículo autónomo pero su prioridad actual es el vehículo eléctrico y pasar de los combustibles fósiles a los renovables”.
Según el director de la Unidad de Sistemas Inteligentes del INSIA, Felipe Jiménez, “hay otros objetos de venta que están calando, como el vehículo conectado. No es tan crítico con la seguridad [como el vehículo autónomo], y puedes prometer mucho más porque no juegas con vidas humanas."
¿Estamos hoy más cerca de conseguir el vehículo autónomo que hace año y medio? “Sin duda se han hecho progresos y hoy estamos más cerca de alcanzar ese nivel 4 de autonomía”, explica Jiménez. “El mensaje actual es mucho más realista: vamos a ir incluyendo ayudas a la conducción que llevarán a la automatización. Esta visión puede ser precisamente lo que nos sugiera que nos estamos acercando más, porque el vehículo autónomo ha dejado de venderse como algo futurista, sino como el resultado de unos pasos incrementales que poco a poco estamos dando."
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