Toyota da un giro en U a los autos autónomos

Toyota gasta $ 10 mil millones al año en investigación, más que cualquier otro fabricante de automóviles, excepto Volkswagen. Eso paga infinitas mejoras incrementales en todo, desde las baterías de litio hasta el diseño de los cinturones de seguridad, pero es posible que esos ajustes ya no sean suficientes si Toyota quiere seguir siendo el mayor vendedor de automóviles del mundo.

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El desarrollo de los vehículos autónomos ahora amenaza con cambiar la esencia misma de la conducción. En la carrera por desarrollar esa tecnología, Toyota va a la zaga de varios de sus compañeros fabricantes de automóviles y advenedizos de Silicon Valley, como Google y Tesla Motors. Es posible que dentro de una generación, todo, desde el diseño de carreteras hasta la certificación de conductores, se transforme radicalmente por la ubicuidad de los vehículos semiautónomos o totalmente autónomos, y los fabricantes de automóviles sin la tecnología necesaria estarán tan en peligro como los vendedores de película de haluro de plata en la era. del selfie digital.

Esta historia fue parte de nuestra edición de julio de 2016

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Decidido a recuperar el tiempo perdido, el director ejecutivo de Toyota, Akio Toyoda, de 60 años, está gastando mil millones de dólares en un nuevo Instituto de Investigación de Toyota con oficinas en Michigan, Silicon Valley y Cambridge, Massachusetts, que se centrará en automóviles autónomos y robótica. . Reclutó a Gill Pratt, un destacado investigador de robótica, para dirigir el instituto, lo que le otorga autoridad para contratar a cientos de ingenieros y científicos. Al mismo tiempo, Toyota está entablando asociaciones con Stanford, la Universidad de Michigan y el MIT para repensar las capacidades de los automóviles, incluso si los nuevos enfoques provocativos pueden tardar una década o más en aparecer en las salas de exposición de los concesionarios.

Está claro que Toyota, como la mayoría de los fabricantes de automóviles establecidos, no está haciendo una apuesta total para igualar los esfuerzos de Google para construir vehículos totalmente autónomos. En cambio, Toyota prevé el control compartido de controladores y software en los próximos años. Pratt está defendiendo la tecnología de ángel guardián que podría encontrar las mejores estrategias evasivas en un instante si se avecinan problemas.

De manera similar, los investigadores de inteligencia artificial de Stanford que trabajan con Toyota están probando cámaras que miran hacia adentro que podrían ayudar a evaluar el estado de alerta de los conductores. Si los conductores se sienten somnolientos o dejan de prestar atención a la carretera, los sistemas de seguridad automatizados podrían ayudar a mantener el automóvil seguro mientras empujan al conductor para que vuelva a la tarea.

A medida que los automóviles asumen más y más tareas, ¿qué tan inteligentes pueden llegar a ser? Fei-Fei Li, profesora de informática de Stanford que encabeza la alianza de $25 millones de su departamento con Toyota, dice que su equipo está aplicando una amplia gama de técnicas de inteligencia artificial a los desafíos relacionados con la conducción. Como reconoce alegremente, Nuestro trabajo podría ser relevante para los autos de 2018, o 2028, o en cualquier punto intermedio.

Dentro del auto Teammate. Toyota y sus socios de investigación están tratando de hacer que la conducción sea más segura y placentera, pero se deben resolver enormes desafíos en inteligencia artificial.

Un área de interés: manejo defensivo. ¿Es posible enseñarle al software de un automóvil a anticipar los problemas que podrían surgir de una calle lateral oscura, una bicicleta que se tambalea o un automovilista enojado que cambia de carril de manera peligrosa? Los equipos de investigadores de Stanford están probando enfoques. Una iniciativa, dirigida por John Duchi, profesor asistente de estadística e ingeniería eléctrica, comienza con peligros conocidos, como ciclistas erráticos, y luego trata de crear un software de predicción que pueda tomar decisiones inteligentes en situaciones similares. Otro equipo, dirigido por Li, confía en la visión tridimensional y el reconocimiento de patrones para identificar grupos de alto riesgo. Estos incluyen peatones que miran fijamente las pantallas de los teléfonos inteligentes o niños que juegan a la pelota cerca de un borde de la carretera. Ponga a un conductor humano detrás del volante y es fácil distinguir a un peatón alerta de uno muy distraído. Pida que el software y los sensores sean igualmente exigentes, y es un problema de investigación muy difícil, dice Li.

Hace unos años, Li desarrolló un software que podía identificar casi infaliblemente los objetos en las fotos, incluso si estaban en poses extrañas o frente a fondos confusos. Ahora se basa en esas técnicas para analizar fotografías de carreteras. Su objetivo: garantizar que el software de un automóvil pueda detectar la diferencia entre un peatón en la acera que hace contacto visual con los conductores y un peatón que escucha música a través de auriculares y mira hacia abajo a un teléfono inteligente.

El grupo de Li también está creando formas en que los automóviles autónomos pueden compartir información de la manera más instantánea posible. En las carreteras, por ejemplo, debería ser posible comprimir de forma segura el espacio entre los automóviles, lo que ayudaría a que el tráfico fluya con mayor fluidez, siempre que los vehículos en la parte trasera de un convoy puedan ser informados de cualquier sorpresa que el automóvil delantero ya haya identificado. Incluso en el tráfico de la ciudad, los accidentes podrían evitarse si los automóviles pudieran comunicarse instantáneamente entre sí sobre peligros que podrían ser invisibles para un vehículo pero fácilmente reconocibles desde una perspectiva diferente.

Obtener datos

En 2012, cuando Google estaba probando Toyotas que modificó para conducirse solos, el fabricante de automóviles rechazó una oferta de Google para cooperar en la tecnología porque era reacio a compartir los conocimientos de fabricación. En cambio, Google ha dado pasos hacia una alianza con Ford. Incluso en 2014, el director ejecutivo Toyoda dijo que no estaba dispuesto a tomar en serio la tecnología autónoma hasta que un automóvil autónomo pudiera vencer a los mejores humanos en una prueba de 24 horas en una de las mejores pistas de carreras de Alemania.

Toyota está probando un automóvil Teammate Concept que podría conducir por sí solo en la carretera para 2020.

A estas alturas, Google y varios fabricantes de automóviles han acumulado grandes cantidades de datos de video y sensores a partir de años de pruebas de automóviles autónomos y de venta de modelos con algunas características autónomas, como advertencias de cambio de carril y detección de puntos ciegos. Tener menos información para alimentar sus sistemas de aprendizaje automático podría poner en desventaja a los investigadores de software de Toyota.

Tanto Pratt como Li han pedido a las empresas automotrices que compartan datos de vehículos autónomos con la creencia de que el conocimiento conjunto ayudará a todos los competidores a progresar más rápido y ganarse la confianza del público. Después de todo, los coches autónomos podrían ser mucho más seguros. Cada año se producen más de seis millones de accidentes automovilísticos en los Estados Unidos, en los que mueren unas 33.000 personas. Tanto como el 90 por ciento de esos accidentes pueden atribuirse a un error humano. Aún así, es poco probable que las empresas ricas en datos quieran renunciar al control de su propio conocimiento ganado con tanto esfuerzo que, al menos por ahora, les proporciona una ventaja competitiva.

Raj Rajkumar, codirector del laboratorio de conducción autónoma de General Motors/Carnegie Mellon, coloca a GM, Nissan y los tres grandes alemanes (Daimler, VW/Audi y BMW) en el escalón superior de las compañías automotrices globales que avanzan hacia algún grado. de conducción autónoma. Toyota parece estar rezagado, dice. Pero con la creación de su instituto de investigación, podría ponerse al día rápidamente. Una de las primeras contrataciones de Pratt en el instituto fue el ex director de robótica de Google, James Kuffner, como director de tecnología.

En las asociaciones universitarias, Toyota no es la única empresa automovilística que podría beneficiarse; otros fabricantes eventualmente podrán consultar los hallazgos publicados, dice Li. Aún así, mientras las piezas se juntan, Toyota disfrutará de acceso y colaboración especiales. Y la larga curva de adopción de la tecnología automotriz puede darle a Toyota el tiempo que necesita. Todavía quedan muchas batallas por delante para obtener la aprobación regulatoria y la lealtad del cliente, independientemente de quién sea la tecnología inicial más prometedora. La historia muestra que las tecnologías innovadoras, como las bolsas de aire y las transmisiones avanzadas, pueden tardar 20 años en obtener una aceptación masiva después de su debut en el mercado.

Toyota también piensa moverse más rápido ahora que su jefe ha repudiado sus dudas anteriores. En mayo, el CEO instó a todos sus empleados a adoptar el cambio trascendental asociado con la conducción automatizada y la robótica. Esas nuevas tecnologías serán tan transformadoras para la empresa, prometió Toyoda, como lo fue la decisión de su propio abuelo en 1930 de crear una división de automóviles dentro de lo que entonces era una pequeña fábrica de telares.
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