Me encuentro de visita en Estados Unidos, cortesía de Nissan, quienes han invitado a una variedad de medios de comunicación de Latinoamérica a una visita exclusiva al centro de Investigación y Desarrollo en el corazón de Silicon Valley.

Aquí, debido a que se trata de un centro activo de desarrollo, no pude grabar video. Pero no se preocupen, video tendremos, del viaje (pero otros temas), en el canal de YouTube. Por ahora, sin embargo, quería comentarles un poco sobre las charlas de los científicos que tuvimos durante el primer día del viaje. Charlas realmente interesantes, pues ven más allá de los vehículos eléctricos y vehículos autónomos. Se está estudiando cómo implementar a los vehículos autónomos a las carreteras de hoy en el mundo, porque se hizo énfasis en ello. No se espera que se construyan nuevas autopistas, nuevas ciudades. Los vehículos autónomos (VA), deben ser desarrollados de tal manera, para que funcionen hoy. Y Nissan tiene a los científicos para liderar el camino hacia esta evolución automotriz, como quedó demostrado en las charlas, hoy.

 Desarrollo de tecnologías de Nissan.

Todo esto es un proceso, como siempre. Hoy, por ejemplo, Nissan tiene:

  • ProPILOT Assist (asistencia de condución) Leaf, Rogue, Ultima. Conducir en la autopista sin manos en el volante. Pero sin cambio de carril. Disponible en algunos mercados.

Para el 2018 (este año):

  • Lane Change. Cambio de carril

Para el 2020

  • Intersecciones. Pistas urbanas (calles regulares).

Para el 202X

  • Conducción totalmente autónoma – sin conductor en la ciudad.
  • Después de este punto, nadie tiene que prestar atención, o estar presente

Sobre este último punto es lo que se está trabajando en el Nissan Research Center y en lo que Maarten y el grupo de científicos está trabajando. Más allá de intersecciones, autopistas y carreteras, sino en vehículos “Eyes Off”, donde la interacción humana en la conducción se vea reducida.

Algo en lo que se recalcó bastante, sin embargo, es que La interacción humana es importantísima. Quizás ya no a nivel de conducción, pero sí a nivel de supervisión, que es lo que Nissan nos mostró, con SAM

SAM – Seamless Autonomous Mobility, una tecnología desarrollada con la NASA.

SAM fue el centro de atención de muchas de las charlas, llevadas a cabo por Maarten Sierhuis (Chief Technology Director), Arielle Guerin

Seamless Autonomous Mobility, o SAM, es una tecnología desarrollada con la NASA. El tema de vehículos autónomos es clave para la NASA: aún no podemos enviar a humanos a Marte, por lo que los robots que estudian la superficie marciana, son controlados de manera remota. Y muchas veces, estos robots pueden realizar acciones automatizadas, requiriendo mínima interacción humana. Esto es lo que SAM representa para Nissan: un sistema al estilo “Torre de Control”, donde el ser humano actúe en conjunto con vehículos autónomos / robóticos en momentos clave

Los avances tecnológicos nos han dado un carro cada vez más inteligente, que a través de computer vision (visión computarizada) es capaz de movilizarse en ciudades de manera óptima. Sin embargo, siempre hay casos de incertidumbre, de eventualidades en la carretera que quizás no puedan ser interpretadas adecuadamente por el vehículo autónomo. Aquí es donde el vehículo puede mandar una señal de “ayuda” a un operador, que se encuentre en una estación de comando, para guiar al vehículo adecuadamente.

Se nos dio un par de excelente ejemplos del uso de SAM:

Recogiendo al Pasajero

Los “Robó Taxis” encontrarán situaciones donde el AI no es suficiente. Aquí es donde humanos y AI trabajan juntos. Es decir, se necesita un centro de operaciones, centro de control que asista al AI a determinar ciertas funciones

El AI pide ayuda al centro de control. Un ser humano ve lo que la cámara del vehículo filma, evaluando la situación. A través de la computadora, el humano le da la guía necesaria para que el AI pueda recoger al pasajero.

 Dejando al Pasajero

El robo taxi se encuentra con una reja cerrada por mantenimiento. Solicita ayuda a la persona.

La persona ve al mapa y traza una nueva ruta, evitando este bloqueo ocasionado por la reja para que el robo taxi pueda dejar a la persona.

‪Por eso es tan importante usar la nube (5G) para este tipo de conectividad. SAM depende de la interacción de humanos, con la inteligencia artificial.

La interfaz de SAM

Está compuesta por un mapa, un vistazo satelital (que puede ser utilizado para guiar al vehículo), y cámaras frontales, traseras, derecha, izquierda e interior.

Con un teclado y mouse, es posible “pintar” el camino para que el vehículo avance. La supervisión del operador le permite al vehículo poder avanzar por zonas que no estén marcadas adecuadamente.

Resumiendo SAM

  • El humano es importante, pues es el que asiste al AI en decisiones difíciles
  • El vehículo está a cargo de su propia seguridad. Si un operador dibuja el camino equivocado, el vehículo se mantendrá en posición.
  • Es una plataforma en la nube
  • SAM da soluciones efectivas, seguras y aceptablemente sociales.
  • Desarrollado en conjunto con Nasa

 Interacciones entre Usuarios y Vehículos Autónomos.

La última charla, a cargo de Erik Vinkhuyzen, estuvo relacionado a cómo los vehículos autónomos encajan con el actual ecosistema en las autopistas, en las calles, con vehículos (de 4 y 2 ruedas) y peatones. Es un científico social, cuyo rol es cada vez más importante, más crítico, dentro de Nissan .

Algo que nos quedó claro, es que los humanos inferimos muchas cosas cuando estamos en la pista. Cosas que quizás un vehículo robótico no puede hacer tan eficientemente.

El tráfico está basado en el entendimiento humano. Por ejemplo, un humano que ve a personas venir por la acera, sabe que se va a detener en una luz roja. Pero un vehículo autónomo, que quizás no tiene este “insight”, ve a personas acercarse pero no sabe si van a detenerse, ocasionando que el vehículo se detenga a pesar de estar en luz verde. A esto se le llama entendimiento humano.

En entedimiento humano, si una persona quiere cruzar la pista, mira al vehículo. Y si ve que el vehículo sobre para o se detiene ligeramente, cruza. Esto es algo que debe ser enseñado al vehículo.

Hay muchas cosas que se asumen, que los seres humanos son capaces de inferir.

Es importante que este tipo de inferencias estén dentro de las interacciones de los vehículos. Y es algo en lo que Nissan se preocupa bastante.

Su conclusión?

  • Personas no son objetos,
  • Vemos el mundo a través de un lente social
  • Las interacciones en la calle están basadas en confianza.
  • Interacciones directas son más importantes que las leyes de tránsito
  • El Indicador de Intensión está diseñado para mejorar la confianza entre vehículos autónomos y otros usuarios.

Ha sido una serie de conferencias realmente enriquecedora, de situaciones que quizás aún no nos planteamos, pero que una empresa que está liderando la inclusión de vehículos autónomos al parque automotor, tiene que tener en cuenta, corregir, y mejorar.

Esperen pronto al video del viaje, y al Test Drive del Nissan Leaf, el vehículo eléctrico más vendido, que se llevará a cabo mañana!