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¿No quieres ser el vehículo autónomo de mi barrio?
Optimus Ride hace que los autos conduzcan solos de manera segura al limitar el lugar donde operan. 27 de febrero de 2019
Fotografías de Doug Levy
Si quiere ver el futuro del transporte, tome un tren desde Boston hasta el suburbio de South Weymouth. Allí, en un estacionamiento adyacente a la estación, una flota de siete autos ha estado recogiendo personas y conduciéndolas a un complejo de viviendas cercano, todo sin que un ser humano ponga una mano en el volante.
En una noche reciente, uno de los vehículos llevó a una mujer veinteañera a su condominio a una milla de distancia. Después de que la mujer se subió al auto, que parecía un carrito de golf con carrocería y puertas cerradas, usó una tableta con pantalla táctil para seleccionar una ruta de un menú. Un operador de software sentado en el asiento del pasajero delantero autorizó el viaje con un toque en su computadora portátil, y un conductor de prueba en el asiento del conductor presionó un botón en el tablero del vehículo para poner el automóvil en modo de conducción autónoma. Aunque el conductor estaba allí por seguridad, en caso de que sucediera algo inesperado y alguien necesitara tomar el volante, el vehículo planeó la ruta y se condujo solo.
La tecnología proviene de Optimus Ride, una empresa nueva con sede en Boston con fuertes vínculos con el MIT que aspira a estar entre las primeras empresas en transportar cantidades masivas de personas en vehículos sin conductor. El vehículo debe llegar vacío, recogerlo y llevarlo a otro lugar, dice el director ejecutivo Ryan Chin, SM '00, SM '04, PhD '12. No debe haber operadores a bordo; ese es nuestro objetivo.
Ninguna empresa en ningún lugar del mundo ha logrado aún brindar un servicio completamente sin conductor a una gran cantidad de personas. Eso incluye a Waymo, una subsidiaria de Alphabet que está desarrollando vehículos autónomos, y las divisiones de vehículos autónomos de Uber y Lyft. También hay muchas otras empresas en la carrera, desde los principales fabricantes de automóviles hasta el fabricante de automóviles eléctricos Tesla y las nuevas empresas.
Optimus Ride tiene como objetivo adelantarse a estos competidores al enfocarse en un mercado más pequeño y un tipo de conducción más específico. En lugar de intentar transportar a las personas a cualquier lugar al que quieran ir, la startup limita sus vehículos a áreas con límites virtuales, definidos por GPS. Estos podrían incluir comunidades planificadas, como en South Weymouth, así como campus universitarios o corporativos, centros turísticos, frentes al mar y áreas que albergan festivales o conciertos.
El enfoque ha permitido que Optimus Ride se convierta en una de las pocas empresas de vehículos autónomos que actualmente generan ingresos. ¿Esos paseos que ofrece en South Weymouth? Un desarrollador de bienes raíces paga la puesta en marcha para ofrecerlos como un servicio a los residentes de Union Point, un desarrollo de viviendas de ciudad inteligente en el sitio de 1,500 acres de una antigua estación aérea naval. Chin dice que está negociando acuerdos similares con más de una docena de otros clientes, incluidos algunos en Asia y Medio Oriente. Si todo sale según lo planeado, la startup podría llevar vehículos autónomos a una audiencia masiva en todo el mundo en los próximos dos años, y tal vez incluso generar ganancias.
los cofundadores de Optimus Ride, Albert Huang, PhD '10; Sertac Karaman, SM '09, PhD '12; Ramiro Almeida; Ryan Chin, SM '00, SM '04, PhD '12; y Jenny Larios Berlin, SM ’15, MBA ’15, en la pista de pruebas de la sede de la empresa.
CON raíces
El camino hacia el lanzamiento de una startup autónoma comenzó en el MIT. Los cinco cofundadores de Optimus Ride estudiaron o trabajaron en el Instituto antes de establecer la empresa en 2015. En ese momento, Chin era el director gerente de City Science Initiative en Media Lab. Ramiro Almeida, quien ahora es el director de estrategia de Optimus Ride, fue un académico invitado en el mismo proyecto. Sertac Karaman, SM '09, PhD '12, fue profesor asistente de aeronáutica y astronáutica; hoy es profesor asociado además de servir como presidente y científico jefe de Optimus Ride. La directora de marketing y operaciones, Jenny Larios Berlin, SM '15, MBA '15, acababa de obtener una maestría en planificación urbana y una maestría en administración de empresas de Sloan. Y Albert Huang, PhD '10, ahora director de tecnología de Optimus Ride, trabajaba para la organización de investigación y desarrollo de Google después de obtener un doctorado en ingeniería eléctrica e informática.
Los cinco tenían experiencia en el diseño de vehículos autónomos o en la implementación de sistemas de transporte, por lo que estaban al tanto de los avances que se estaban realizando en la tecnología de conducción autónoma. Karaman y Huang habían ayudado a construir el automóvil sin conductor que el MIT ingresó en el Desafío Urbano de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de 2007, el primer concurso serio que involucró vehículos autónomos en un entorno urbano. (Su equipo fue uno de los seis que terminaron la carrera). Chin había diseñado un vehículo eléctrico de uso compartido con características robóticas como parte del proyecto CityCar del Media Lab. Larios Berlin trabajó en la empresa de autos compartidos Zipcar, donde introdujo el servicio en varios campus universitarios. Almeida había ayudado a liderar el desarrollo de la primera línea de metro en Quito, Ecuador, como asesor de la ciudad.
Almeida, quien también fundó la versión en español de Wired y varias nuevas empresas, ayudó a unir a todos. La tecnología era lo suficientemente madura y el mercado recién comenzaba, dice. Pensé que había una oportunidad muy importante para nosotros de crear una empresa. No les llevó mucho tiempo pensar en un nombre: un homenaje al personaje Optimus Prime de la franquicia Transformers. Estábamos pensando en tecnologías sensibles, y eso evolucionó hasta hablar de Transformers, porque esa fue la primera historia creada en torno a tecnologías sensibles que se convirtió en un éxito mundial, dice Almeida. Chin dice que la fascinación general del grupo por los robots heroicos también influyó.
Recaudar fondos fue más desafiante. En lugar de apuntar a la automatización total, o lo que la industria automotriz llama autonomía de nivel 5, que permitiría que un automóvil sin conductor opere donde un conductor humano pueda hacerlo, los cofundadores querían crear automóviles de nivel 4, que solo pueden conducir en áreas geocercadas por GPS. Pensaron que ese enfoque les permitiría desarrollar e implementar tecnología autónoma de manera más segura, rápida y rentable que la competencia porque la conducción sería menos complicada.
Los capitalistas de riesgo no siempre estaban de acuerdo. Cuando empezamos, otras empresas hablaban de desarrollar tecnología [de autoconducción] que no tuviera restricciones, que fuera capaz de hacer cualquier cosa que la gente les pidiera, dice Almeida. Muchos inversores nos miraron y dijeron: 'Chicos, no lo van a lograr'.
Los cofundadores perseveraron y hasta ahora han recaudado $23,25 millones en dos rondas de financiamiento. Sus inversionistas actuales ven el enfoque limitado de la compañía como una fortaleza. Los campus privados tienen menos tráfico, peatones y obstáculos, dice Sanjay Aggarwal '95, MBA '03, socio de la firma de capital de riesgo F-Prime, que invirtió en Optimus Ride en 2017. Es inherentemente más fácil implementar este tipo de tecnología allí. .
Chin dice que el Centro de Bienes Raíces del MIT también ayudó con la financiación al presentarle a los desarrolladores que se convirtieron en clientes. Optimus Ride ahora emplea a casi 100 personas, aproximadamente un tercio de ellos tienen doctorados y casi la mitad son ex alumnos del MIT, y tiene como objetivo contratar al menos a 100 ingenieros más en 2019. Ya sabemos cómo conducir de forma autónoma en nuestros sitios, dice Chin. Ahora estamos aprendiendo cómo escalar, pasar de unos pocos sitios a unos cientos y a decenas de miles de vehículos.
Optimus Ride equipa sus vehículos con sensores láser y de cámara (que se muestran aquí), así como acelerómetros, giroscopios, odómetros y dispositivos GPS.
Fusión de sensores
Antes de que Optimus Ride ponga un vehículo en la carretera, lo actualiza con sensores y lo carga con software. La startup desarrolla todo el software que necesita el vehículo, pero prácticamente nada del hardware. Actualmente compra sus vehículos, que son eléctricos y tienen capacidad para cuatro o seis personas a la vez, de una empresa llamada Polaris Industries. (Conocidos como vehículos eléctricos de vecindario, en Massachusetts están clasificados oficialmente como vehículos de baja velocidad y solo pueden alcanzar las 25 millas por hora). con cámaras de visión por computadora, dispositivos GPS, acelerómetros, giroscopios, lidar y odómetros que miden la rotación de las ruedas traseras. Los datos de esos sensores fluyen a un procesador GPU, que calcula lo que debe hacer el automóvil y envía instrucciones a un tablero de control que maneja la dirección, la aceleración y el frenado. (La empresa también está comenzando a trabajar con otro fabricante de vehículos para integrar este hardware directamente en las líneas de producción).
El análisis de aprendizaje automático de los datos que recopilan los sensores, los láseres y las cámaras produce un mapa del progreso en tiempo real del automóvil, y cualquier obstáculo, a lo largo de su ruta.
Después de instalar el software, Optimus Ride prueba el automóvil en un recorrido establecido en un área de manejo de 10,000 pies cuadrados dentro de sus instalaciones. Una persona sentada en el asiento del pasajero dirige el vehículo a través de una computadora portátil. Para verificar que los diversos sistemas, como los frenos, funcionen correctamente, los ingenieros de sistemas y pruebas generalmente conducen el vehículo dentro de las líneas marcadas en el piso de concreto con cinta de color y se detienen en un semáforo (prestado por la ciudad de Boston) y un paso de peatones instalado en el campo. Una vez que el vehículo domina esas maniobras, sale a las calles del vecindario de Seaport para que los operadores puedan ver cómo reacciona en situaciones más complejas.
Cuando Optimus Ride despliega vehículos por primera vez en un sitio en particular, los ingenieros y los conductores de prueba manejan algunos de ellos manualmente durante varios días para capturar información sobre los alrededores. Los datos resultantes se utilizan para crear mapas que contienen información contextual sobre marcadores de carril, señales de tráfico y puntos de referencia.
Los vehículos desplegados posteriormente en ese sitio pueden usar ese mapa base para navegar. También ayudan a mantenerlo actualizado. Siempre estamos capturando datos, por lo que cada vehículo que circula por la misma carretera nos brinda más información que podemos usar para mejorar el mapa maestro, dice Chin.
Centrarse en áreas pequeñas geovalladas también permite que Optimus Ride aprenda lo que Karaman, el científico jefe, llama la cultura de conducir en un lugar específico. Para operar en la estación de South Weymouth, la startup tuvo que enseñar a su software y sistemas cómo navegar entre multitudes de viajeros que se empujaban para llegar a casa. En Union Point, tuvo que entrenarlos para reconocer y luego ignorar las varillas altas y delgadas que el desarrollador colocó a los lados de la carretera para guiar las máquinas quitanieves. En el puerto marítimo, los vehículos deben navegar por caminos anchos que no están bien señalizados, maniobrando alrededor de los autobuses de la T's Silver Line, el tráfico denso alrededor del Design Center, los camiones comerciales y las gaviotas. Y aunque los conductores en Union Point tienden a comportarse bien, el Seaport es un excelente lugar de prueba porque es una locura, dice John Sgueglia, SM '15, que supervisa los sistemas de vehículos y las pruebas para Optimus Ride.
Ir en un viaje de Optimus | Cuando Optimus Ride prueba sus vehículos en la vía pública, nunca quiere causar un accidente o tener la culpa de nada. Entonces programa los autos para que sean más cautelosos. Esa cautela impregnó la mayor parte del viaje que tomé en uno de los vehículos de la startup en el Parque Marino Raymond L. Flynn de Boston. El sitio industrial está lleno de peatones, autobuses urbanos, camiones comerciales y, ocasionalmente, conejos o gaviotas, por lo que la mayor parte del tiempo aprecié el comportamiento de aversión al riesgo. Pero cuando nos detuvimos en una intersección mucho más tiempo de lo que hubiera esperado un conductor humano, me puse un poco inquieto. El problema: el tráfico que se aproxima tenía el derecho de paso y el vehículo lo sabía, porque Optimus Ride codifica las reglas del camino en su software. Así que esperamos hasta que el camino estuvo despejado antes de movernos, a pesar de que íbamos en línea recta y los otros autos casi con seguridad nos habrían dejado ir, por más impacientes que estuvieran por doblar frente a nosotros. Poco después de cruzar la intersección, nos encontramos con un automóvil que estaba detenido con las luces intermitentes encendidas. Optimus Ride programa sus vehículos para que nunca crucen una doble línea amarilla, por lo que tuvimos que esperar hasta que el automóvil se apartara del camino antes de poder continuar. Sin embargo, en un momento pensé que el vehículo debería haber ejercido más moderación. De vuelta en la intersección, un hombre caminó frente a nosotros justo cuando finalmente estábamos a punto de avanzar. El vehículo avanzó alrededor de un pie y luego se detuvo. El peatón todavía tenía mucho espacio, pero nos miró mal. Sin embargo, en general, el vehículo se condujo de la manera que usted deseaba: manteniendo una distancia segura de otros automóviles, deteniéndose en las señales de alto y desacelerando automáticamente cuando cruzaba las vías del tren o descendía una rampa. Los seres humanos se arriesgan mucho más al conducir de lo que creemos, dice el ingeniero de sistemas y conductor de pruebas John Sgueglia, SM '15. Podríamos codificar esa forma de pensar en nuestros vehículos, pero ¿usted, como pasajero, realmente querría que lo hiciéramos? |
'Cultura' se refiere a la forma en que las personas conducen, pero también a la forma en que se configura el entorno, dice Karaman. Comprender cómo se comportan realmente las personas en estos entornos es fundamental para poder conducir de forma totalmente autónoma el 100 % del tiempo algún día.
Optimus Ride utiliza el aprendizaje automático para combinar y analizar datos de diferentes tipos de sensores, un enfoque conocido como fusión de sensores. Esa capacidad de integrar datos de múltiples sensores de manera rápida y efectiva es fundamental: los datos se introducen en el software de Optimus Ride, que produce un mapa que muestra tanto el progreso del automóvil en tiempo real a lo largo de su ruta planificada como cualquier obstáculo en ese camino. Otros vehículos aparecen en verde y los peatones en naranja, pero Optimus Ride no le da más peso a ningún tipo de obstáculo en particular; el objetivo, después de todo, es evitar golpear ningún de ellos.
Movilidad equitativa
Algunos investigadores creen que los vehículos autónomos exacerbarán la congestión urbana al hacer que la conducción sea tan fácil y conveniente que las personas preferirán los automóviles al transporte público. Chin dice que no cree que Optimus Ride haga eso, porque opera vehículos eléctricos compartidos y está diseñado para transportar personas desde su hogar o trabajo hasta las paradas de autobús, metro y tren más cercanas. Queremos complementar el transporte público, dice. Si alimentamos esos sistemas de manera adecuada, aumentará el número de pasajeros, lo que les permitirá invertir en una mejor señalización, más trenes, estaciones más grandes, etc.
Chin dice que el espíritu general del MIT de considerar la tecnología como una fuerza para el bien ayudó a dar forma a estos objetivos. Existe la idea de que si desarrollamos una tecnología de conducción autónoma realmente excelente, beneficiará a las personas que no tienen un buen acceso al transporte, ya sea porque tienen problemas económicos, son discriminados, ciegos o sordos, dice. Hemos tomado la postura de que es importante hacer esas cosas.
Para asegurarse de que las personas con discapacidades puedan usar sus vehículos, Optimus Ride realizó una investigación de usuarios en la Escuela para Ciegos de Perkins e hizo que su interfaz de usuario fuera fácilmente personalizable. La startup también planea ampliar el acceso a más personas pronto. Sus lanzaderas en el sur de Weymouth transportan solo a los residentes del desarrollo de Union Point, quienes reservan viajes usando una aplicación móvil especial. Pero otras comunidades planificadas planean brindar el servicio de transporte a los visitantes, como los posibles inquilinos, de forma gratuita. Simplemente vendrías a una comunidad y los vehículos estarían alineados, dice Chin. Abrirías la puerta y entrarías, y te diría un montón de lugares a los que podrías ir. Los clientes también esperan usar los vehículos para otros servicios, como la entrega de alimentos y paquetes y la recolección de basura.
Esta visión de vehículos asequibles, equitativos e inteligentes a pedido puede parecer fantasiosa, pero no a Kris Carter, quien ayuda a dirigir la Oficina de Nueva Mecánica Urbana del alcalde en Boston. Su agencia supervisa las pruebas de vehículos autónomos de la ciudad y comenzó a trabajar con Optimus Ride en 2017. Creemos que los automóviles sin conductor podrían hacer que nuestras calles sean más seguras y brindarles a los residentes que no tienen un gran acceso al transporte público algunas mejores opciones, dice. Estamos entusiasmados con la tecnología que están desarrollando.
¿Qué le da confianza a Carter en Optimus Ride? Sus raíces en el MIT, en parte. Tienen una muy buena combinación de personas que entienden los entornos urbanos, así como la tecnología y cómo administrar un negocio, dice. Pueden hablar el mismo idioma que las ciudades.