Foto: Reuters Nueva York, Estados Unidos.- Google Inc. diseñó sus vehículos autoconducidos para seguir las reglas de tránsito. Ahora le...
Foto: Reuters
Nueva York, Estados Unidos.- Google Inc. diseñó sus vehículos autoconducidos para seguir las reglas de tránsito. Ahora les está enseñando a manejar como personas, doblando en las esquinas de forma más cerrada, acercándose a las intersecciones o cruzando la doble línea amarilla.
Los seres humanos esperan que otros conductores eviten las colisiones. Los robots de Google, sin embargo, suponen lo peor y usan con frecuencia los frenos cuando sus “ojos” digitales detectan potenciales peligros, lo que a veces hace que otros conductores se detengan abruptamente.
Los autos son “un poco más cautelosos de lo que necesitan ser”, dijo en una conferencia en junio Chris Urmson, quien encabeza los esfuerzos de Google para desarrollar autos sin conductor. “Estamos tratando de hacer que se manejen de una forma más humana”.
Con la contratación a principios de septiembre del veterano de la industria automotriz John Krafcik como presidente ejecutivo de este proyecto, Google se ha acercado un poco más a la fase de comercialización de sus vehículos autónomos. Uno de los grandes retos pendientes es hacer que estos autos, que ya han recorrido más de 1,6 millones de kilómetros en carreteras públicas, puedan desplazarse sin inconvenientes entre conductores humanos.
Desde 2009, los autos han estado involucrados en 16 accidentes menores. En 12 de estos percances fueron chocados por atrás. Es una tasa de accidentes superior a la media en Estados Unidos, pero Google dice que las estadísticas nacionales excluyen muchos choques leves similares a los experimentados por sus vehículos.
Google indicó que no tuvo la culpa en ninguna de las colisiones. Sin embargo, algunos aliados del proyecto señalan que el hábito de los vehículos de frenar para evitar riesgos reales pero muy menores puede jugar un papel.
“¿Por qué lo golpean de atrás? Se maneja como una computadora”, explica Jen-Hsun Huang, presidente ejecutivo de Nvidia Corp., que diseña los potentes procesadores gráficos que ayudan a los autos de Google a reconocer objetos.
Huang afirma que Google podría remediar el problema con técnicas de “aprendizaje profundo” que ayudan a las computadoras a reconocer imágenes y objetos para mejorar su desempeño con el tiempo.
Durante una prueba reciente en la que participaron dos periodistas de The Wall Street Journal, el Lexus RX450h de conducción autónoma de Google frenó dos veces en situaciones inusuales.
En un caso, el auto pisó el freno porque interpretó que otro vehículo que se acercaba rápidamente desde atrás iba a sobrepasarlo de manera peligrosa. En cambio, esto no ocurrió, lo que dejó la sensación de que el auto de Google se había desacelerado sin motivo.
En el otro caso, el auto se detuvo en una concurrida intersección en T con vistas limitadas del tráfico perpendicular. Esperó unos 30 segundos, comenzó a hacer un giro a la izquierda y se detuvo en medio de la intersección mientras una mujer al otro lado de la calle se acercaba al borde de la acera.
“Creo que en esa fracción de segundo estábamos dejando cruzar a un peatón”, dijo Nathaniel Fairfield, un líder de equipo de Google que supervisaba la prueba de manejo. “Un mejor comportamiento habría sido no parar abruptamente”.
Fairfield registró el incidente en una laptop y dijo que Google estudiará qué cambios hacer a las instrucciones de computadora que guían el coche. El evento también fue almacenado en una biblioteca de casos de conducción que Google utiliza para comprobar si el cambio de un patrón desencadena un comportamiento inseguro en otras situaciones.
Fairfield insistió en que este enfoque cauteloso no es lo que provocó que otros conductores chocaran de atrás los vehículos de Google.
“Es evidente que estamos un poquito más alterados de lo que nos gustaría”, dijo. “Pero todos estos casos se produjeron cuando estábamos estacionados”.
Algunos conductores de los alrededores de la sede de Google en Mountain View, California, señalan que los autos de la empresa son molestos. Avanzan lentamente en las intersecciones en T, se detienen periódicamente para orientarse y son mucho más cuidadosos que un conductor humano para doblar a la izquierda, ya que su software calcula la distancia mínima de seguridad para girar respecto del tráfico que se aproxima. Los seres humanos tienen una evaluación más instintiva y de mayor riesgo.
Los autos de Google solían hacer amplios giros a la izquierda, pero éstos confundían a otros conductores y los pasajeros los sentían “raros”, explicó Fairfield.
Mediante el estudio de los patrones humanos de giro, Google vio que la gente dobla en las esquinas de forma más directa, empezando a girar antes de llegar a la esquina o “haciendo trampas en los giros”, como dice Fairfield. Google incorporó esa información en sus algoritmos.
A los 12 minutos de haber iniciado la prueba, el auto de Google se movió al centro de una calle de dos vías, por sobre la doble línea amarilla, para esquivar un auto estacionado. Esta maniobra fue el resultado de otro cambio. Antes, Google no quería que sus autos cruzaran una doble línea amarilla, pero eso resultaba poco práctico cuando los autos aparcados bloqueaban la carretera, y el auto de Google se paraba indefinidamente.
“Es antinatural y extraño”, reconoció Fairfield. “Uno quiere averiguar cuándo es el momento adecuado para relajar un poco las cosas”.
En las señales de Stop o Pare, Google adoptó una función de “deslizamiento” para mostrar a otros conductores su intención de proceder. De lo contrario, al llegar a la intersección se quedaría esperando a que las calles quedaran libres. Los autos incluso bajan la velocidad o se detienen cuando no están seguros de lo que está pasando.
Google trata de dotar al vehículo de la flexibilidad humana y su capacidad de interpretación en estos casos inusuales. Si un semáforo está fuera de servicio y otros autos están tratando la intersección como si hubiera una señal de Pare en las cuatro direcciones, el auto de Google lo percibe y hace lo mismo.
The Wall Street Journal
