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Innovación en Vehículos Autónomos: El Camino de Waabi

La primera ola de automóviles autónomos no ha tenido éxito. Después de invertir 15 años en investigación, una ingeniera ha establecido una compañía en Canadá, convencida de tener la clave del éxito: “Nuestra ventaja radica en no ser los pioneros”.

En agosto, San Francisco dio luz verde a los taxis autónomos para operar en la ciudad.

Desde ese momento, han ocurrido varios incidentes: vehículos invadiendo las aceras, paradas inesperadas en las vías y hasta un accidente peatonal.

El punto álgido fue cuando Cruise, una de las empresas líderes, decidió retirarse de la ciudad y su CEO, Kyle Vogt, renunció a finales de noviembre.

Recientemente, Tesla ha tenido que revisar más de dos millones de sus autos por problemas en su sistema de conducción autónoma.

Por otro lado, en Toronto, Canadá, una nueva empresa fundada en 2021 por Raquel Urtasun, una ingeniera española nacida en Pamplona en 1976, observa esta situación con tranquilidad, confiada en su enfoque tecnológico innovador para vehículos autónomos.

Urtasun, reconocida en el ámbito de la inteligencia artificial, no está sola en esta creencia. Su compañía, Waabi, recibió una inversión de 83 millones de dólares en su primer ciclo de financiamiento, un récord en Canadá.

Waabi se enfoca en camiones autónomos, y ya están probando sus tráileres equipados con su software en Texas, EE.UU. “Hemos avanzado rápidamente”, afirma Urtasun.

Waabi Driver, el sistema de conducción autónoma para camiones

Urtasun ha residido en Canadá durante 25 años. Esta entrevista, realizada por videoconferencia desde Toronto, se lleva a cabo en inglés: “Ya no recuerdo cómo se dicen estas cosas en español”.

Ella continúa siendo profesora en la Universidad de Toronto, donde lideraba «el laboratorio más prestigioso del mundo en conducción autónoma», y antes de fundar Waabi, dirigía la división de vehículos autónomos en Uber, que ya ha cerrado esa unidad.

Urtasun está convencida de que la nueva generación de vehículos autónomos que ella lidera solucionará los problemas que han enfrentado las empresas de la primera generación en las calles de San Francisco.

“Una de las razones por las que me he dedicado durante 15 años a la conducción autónoma es porque conozco a muchas personas que han sufrido graves accidentes de tráfico. Eso me impulsa. Más que un desafío, es una obsesión. Dos millones de personas fallecen cada año en accidentes, piensa en el impacto que puedes generar. Es un asunto que llevo en el corazón, por eso he dedicado mi carrera a encontrar una solución”, explica ella.

¿Cuál es el futuro de los vehículos autónomos?

Actualmente, la industria se encuentra estancada en lo que se conoce como versión 1.0.

Este enfoque de ingeniería depende de acumular una gran cantidad de kilómetros recorridos para identificar situaciones inusuales que el vehículo pueda enfrentar.

Luego de identificar estas situaciones, es necesario ajustar manualmente el sistema para manejarlas, y continuar con las pruebas.

Este método depende en gran medida de la naturaleza para determinar qué situaciones se pueden gestionar y cuáles no, resultando en un proceso extremadamente lento y cada nueva situación es más compleja de analizar.

En esencia, la industria ha frenado su progreso. Aún no hemos alcanzado el nivel 4 de autonomía [el nivel 5 sería la autonomía total sin intervención humana, mientras que el nivel 4 se refiere a una autonomía limitada a ciertos entornos].

Todavía no existe un camión autónomo operando de manera independiente fuera de pruebas controladas.

No obstante, ya vemos algunos autos en las calles.

Correcto, los robotaxis están presentes, pero su implementación es limitada y aún requieren de considerable intervención humana a distancia.

Aunque es emocionante ver su despliegue, todavía estamos lejos de tener robotaxis operando de manera generalizada.

Lo mismo ocurre con los camiones autónomos; todavía no hay implementaciones completamente independientes de humanos. La industria ha alcanzado un punto de consolidación, pero se necesita un cambio tecnológico significativo para avanzar a gran escala.

¿Cuál sería ese cambio?

Lo he denominado «IA primero» por falta de un término mejor. Gracias a OpenAI, ahora podemos referirnos a esta tecnología que hemos estado desarrollando durante dos años y medio como «IA generativa».

Ahora cuando menciono «IA primero», la gente entiende a qué me refiero. Esta aproximación acelera significativamente el camino hacia la comercialización a gran escala. Esa es la clave para un futuro con vehículos autónomos.

¿Es eso lo que hace Waabi?

Exactamente, por eso fundé una compañía. No hay mejor forma de desarrollar una nueva tecnología que empezar una empresa desde cero.

¿Y en qué se diferencian los coches actuales?

La diferencia es notable. Compañías como Waymo, Cruise, Aurora y Zoox utilizan un enfoque de ingeniería que integra fragmentos de IA, pero no aprovechan su potencial completo.

En Waabi, hemos desarrollado un único sistema de IA que es interpretable y permite rastrear decisiones, lo cual es crucial desde el punto de vista de la seguridad.

Esto contrasta significativamente con el enfoque más tradicional y establecido en la industria.

¿Cuándo decidió adoptar este nuevo enfoque?

Llevo 25 años trabajando con IA. Antes de Waabi, trabajaba en sistemas complejos que intentaban integrar más fragmentos de IA.

Con Waabi, lo que impulsa nuestros camiones es un modelo de IA único y fundacional capaz de realizar todas las tareas necesarias para la conducción. Esto marca una gran diferencia.

Ya en 2018, creía que este era el camino a seguir. Ahora estamos implementando esa visión, en lugar de avanzar poco a poco hacia la meta, lo que llevaría una eternidad.

Por eso, no pensé que esta revolución pudiera suceder dentro de una empresa ya establecida. Han sido 25 años de desarrollo, no una revelación de la noche a la mañana.

¿Tiene alguna duda en este momento?

Estoy completamente convencido. Nos beneficia ser los segundos en el mercado. Nuestros rivales han gastado billones en una tecnología que, aunque avanzada, pertenece a una generación pasada.

¿Es imposible para ellos adaptarse?

Es extremadamente difícil. Requeriría una transformación total de la estructura de la empresa. ¿Cómo explicarías eso a los inversores? “Aguarden, denme dos años y les mostraré lo que es la próxima generación”.

Esa fue justamente mi motivación para crear mi propia empresa. Ellos no van a cambiar de rumbo. Era una oportunidad única y ahora vemos que nuestra estrategia es la acertada.

¿En qué etapa se encuentra Waabi?

Estamos en pleno desarrollo. Aún contamos con un conductor de seguridad listo para intervenir si es necesario, algo esencial para alcanzar el nivel 4 de autonomía. Esto significa que, una vez finalizado el desarrollo, no habrá necesidad de un conductor en el camión.

¿Qué otras innovaciones aporta Waabi aparte del modelo fundacional de IA?

Nuestro simulador es clave. Hemos aplicado la IA generativa para crear un entorno virtual casi idéntico al mundo real. Esto elimina la necesidad de acumular millas en condiciones reales y soluciona el problema de la falta de datos. Ha sido un avance crucial.

Ha mencionado antes que las máquinas no necesitan un sentido común avanzado para conducir.

Los seres humanos son seres excepcionales con una gran capacidad de generalización y aprendizaje a partir de pocos ejemplos.

Esto ha sido tradicionalmente un reto para las máquinas. Para alcanzar una conducción autónoma eficaz, no necesitamos replicar todas las capacidades humanas. No es necesario llegar a la inteligencia artificial general.

¿Cómo es la conducción asistida por máquinas?

Las máquinas tienen el potencial de ser mucho más eficientes. Están equipadas con sensores que superan las capacidades humanas: visión de 360 grados de forma constante, capacidad de ver a mayores distancias y percepción tridimensional más precisa.

Los seres humanos, por otro lado, tienen un campo visual limitado y en un entorno urbano complejo, es imposible estar atento a todo, lo que conduce a la mayoría de los accidentes, la mayoría de ellos debido a errores humanos y distracciones.

¿Por qué se centraron en los camiones?

En Uber, trabajé tanto con coches como con camiones. Era evidente que, desde un punto de vista comercial, el sector del transporte estaba listo para la innovación.

Hay una escasez real de conductores. La edad promedio de los conductores de camiones ha aumentado considerablemente, de 35 años hace dos décadas a 55 años hoy. Nadie quiere realizar estos largos viajes por carretera, ya que implican una vida muy sacrificada. Las empresas necesitan más opciones de transporte.

¿Fue esta una decisión meramente comercial o también técnica?

También fue una elección técnica. La conducción en autopistas es más sencilla que en las ciudades.

Hay otros motivos: inicié la empresa durante la pandemia y pudimos ver cómo las cadenas de suministro nos afectan a todos. Además, hay una razón ambiental. Las emisiones del sector de transporte de carga son considerables.

Actualmente, entre el 20% y el 30% de los desplazamientos de camiones se realizan sin carga. Podemos mejorar esto para optimizar el sistema y contribuir a un futuro más sostenible.

Esta es la faceta empresarial. Aún así, continúas en la academia, produciendo constantemente artículos científicos. ¿Cuál es tu nivel de confianza en tu enfoque como científica?

Nuestra labor en la compañía está profundamente arraigada en un enfoque científico y basado en datos. Mi confianza es absoluta. Esta tecnología es la solución.

¿Era igual en Uber?

Este desafío es totalmente distinto. Es una apuesta completa en esta nueva tecnología.

¿Cómo logran entender lo que sucede dentro de la llamada «caja negra» de la IA?

Si observas un modelo típico de lenguaje grande, encontrarás un transformer masivo con billones de parámetros, lo que representa una caja negra.

Nuestra tecnología no funciona así. Utilizamos un sistema único que, mientras procesa información, genera representaciones intermedias que se pueden interpretar. Esto se hace de una forma que garantiza la seguridad.

Nos enfocamos en solucionar la interpretación, validación y verificación, aspectos que para los grandes modelos de lenguaje son secundarios.

Nuestro diseño original incorporaba esto desde el principio. La arquitectura es radicalmente diferente. Aquí es donde reside parte de nuestra «salsa secreta».

¿Te sorprendió la aparición de ChatGPT y cómo maneja el lenguaje?

El mundo digital es mucho más sencillo que el físico. El lenguaje, cómo nos comunicamos, escribimos e interactuamos, es digital. Es asombroso lo que estos modelos pueden hacer.

Ha sido emocionante ver cómo han transformado tantas industrias y la productividad, creando nuevas formas de interacción entre humanos y máquinas. En ese ámbito, algunos errores no son tan críticos. Pero en aplicaciones donde la seguridad es vital, eso no es suficiente.

Necesitas una fiabilidad del 100%. Aún no hemos visto una revolución en el mundo físico, pero estamos liderando esa tecnología.

ChatGPT parece inteligente, ¿no es así?

Definitivamente puede dar la impresión de inteligencia en una conversación, es muy fluido.

Por eso puede parecer un ejemplo de inteligencia artificial general, pero no lo es. Aún es un sistema de IA básico en comparación con la IA general, aunque son mucho más avanzados de lo que eran antes.

En 2019 mencionaste que existen más formas aparte de la humana para alcanzar la inteligencia: «El cerebro humano es un ejemplo de un cerebro extremadamente inteligente que no puedes replicar artificialmente, pero eso no significa que sea el único camino para lograrlo».

En nuestro modelo fundacional, vemos emergencia del sentido común. Es fascinante. Aprende de manera autónoma.

¿A qué te refieres con sentido común aquí?

Se trata de aspectos como las normas de tráfico y el comportamiento de diferentes actores en la carretera.

Estos emergen natural y automáticamente. Incluso con datos de carretera, el sistema aprende conceptos sobre objetos y sus movimientos sin que tengamos que codificarlos manualmente, que es el enfoque tradicional.

Es algo intrigante y emocionante. Aprende de forma natural, lo cual está muy lejos de aprender todo lo que un humano puede hacer.

Como científica, ¿consideras factible que aprenda como un humano?

¿Alcanzar la IA general? No estoy segura. Soy una científica muy práctica. Me concentro en los grandes desafíos actuales del mundo y cómo resolverlos con tecnología. No estoy enfocada en si podemos construir esa máquina. Mantengo una perspectiva realista.

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