Las carreras de autos autónomos impulsan la IA para lograr autos sin conductor más seguros

La emoción de las carreras de autos proviene de decisiones en fracciones de segundo y pases atrevidos por parte de conductores intrépidos.

Imaginemos esa escena, pero sin el conductor: el coche solo, guiado por la mano invisible de la inteligencia artificial. ¿Puede desarrollarse la emoción de las carreras sin un piloto que dirija la carrera? Resulta que sí se puede.

Ingrese a las carreras autónomas, un campo que no se trata solo de competencias de alta velocidad sino también de superar los límites de lo que los vehículos autónomos pueden lograr y mejorar su seguridad.

Hace más de un siglo, en los albores de los automóviles, cuando la sociedad pasó de los vehículos tirados por caballos a los vehículos motorizados, existían dudas públicas sobre la seguridad y confiabilidad de la nueva tecnología.

Se organizaron carreras de automovilismo para mostrar el rendimiento tecnológico y la seguridad de estos carruajes sin caballos.

De manera similar, las carreras autónomas son el escenario moderno para demostrar la confiabilidad de la tecnología de los vehículos autónomos a medida que los autos sin conductor comienzan a salir a las calles.

Las pruebas de alta velocidad de las carreras autónomas reflejan los desafíos del mundo real que enfrentan los vehículos autónomos en las calles: adaptarse a cambios inesperados y reaccionar en fracciones de segundo.

Dominar estos desafíos en la pista, donde las velocidades son mayores y los tiempos de reacción más cortos, conduce a vehículos autónomos más seguros en la carretera.

Soy profesor de informática que estudia inteligencia artificial, robótica y vehículos autónomos, y dirijo el equipo Cavalier Automobiles Racing en la Universidad de Virginia.

El equipo compite en el Desafío Autónomo Indy, una competencia global donde las universidades enfrentan autos de carreras Indy totalmente autónomos entre sí.

Desde su inicio en 2021, el evento ha atraído a los mejores equipos internacionales a circuitos prestigiosos como el Indianapolis Motor Speedway.

Este campo, marcado tanto por la rivalidad como por el trabajo en equipo, muestra que la resolución colectiva de problemas impulsa avances en la seguridad de los vehículos autónomos.

En la competencia de aprobación del Desafío Autónomo Indy celebrada en el Consumer Electronics Show 2024 en Las Vegas en enero de 2024.

Nuestro equipo Cavalier consiguió el segundo lugar y alcanzó velocidades de 143 mph (230 kilómetros por hora) mientras adelantaba de forma autónoma a otro auto de carreras, afirmando su estatus como equipo estadounidense líder.

El evento lo ganó el TUM Autónomo Motorsport de la Universidad Técnica de Munich.

Comienzos diminutos

El campo de las carreras autónomas no comenzó con autos de carrera en pistas de carreras profesionales sino con autos en miniatura en conferencias de robótica. En 2015, mis colegas y yo diseñamos un auto de carreras autónomo a escala 1/10.

Transformamos un automóvil controlado remotamente en una pequeña pero poderosa herramienta educativa y de investigación, a la que llamé F1décimo, jugando con el nombre del auto de carreras tradicional de Fórmula Uno o F1.

La plataforma F1tenth es utilizada actualmente por más de 70 instituciones en todo el mundo para construir sus corredores autónomos miniaturizados.

El décimo Gran Premio de Carreras Autónomas es ahora un evento destacado en las conferencias de robótica donde se reúnen equipos de todo el planeta, cada uno con vehículos idénticos en hardware y sensores, para participar en lo que es esencialmente una intensa “batalla de algoritmos”.

La victoria en la pista no se reclama por la potencia bruta sino por el control de los coches por parte de algoritmos avanzados de IA.

F1tenth también se ha convertido en una puerta de entrada atractiva y accesible para que los estudiantes profundicen en la investigación en robótica.

A lo largo de los años, he llegado a miles de estudiantes a través de mis cursos y series de conferencias en línea, que explican el proceso de cómo construir, conducir y competir de forma autónoma con estos vehículos.

Volviéndose real

Hoy en día, el alcance de nuestra investigación se ha ampliado significativamente, avanzando desde modelos a pequeña escala hasta autos Indy autónomos reales que compiten a velocidades superiores a 241 km/h (150 mph), ejecutando complejas maniobras de adelantamiento con otros vehículos autónomos en la pista.

Los coches están construidos sobre una versión modificada del chasis Indy NXT y están equipados con sensores y controladores para permitir la conducción autónoma.

Los autos de carreras Indy NXT se utilizan en carreras profesionales y son versiones ligeramente más pequeñas de los autos de Indy que se hicieron famosos en las 500 Millas de Indianápolis.

La cruda realidad de competir con estas máquinas avanzadas en pistas de carreras reales traspasa los límites de lo que pueden hacer los vehículos autónomos.

Las carreras autónomas llevan los desafíos de la robótica y la inteligencia artificial a nuevos niveles, lo que requiere que los investigadores perfeccionen nuestra comprensión de cómo las máquinas perciben su entorno, toman decisiones seguras y controlan maniobras complejas a alta velocidad donde los métodos tradicionales comienzan a fallar.

La precisión es fundamental y el margen de error en la dirección y la aceleración es muy reducido, lo que requiere una comprensión sofisticada y una descripción matemática exacta del movimiento, la aerodinámica y el sistema de transmisión del automóvil.

Además, los investigadores de carreras autónomas crean algoritmos que utilizan datos de cámaras, radares y lidar, que es como un radar pero con láseres en lugar de ondas de radio, para sortear a los competidores y navegar de forma segura en el entorno de carreras impredecible y de alta velocidad.

Mi equipo ha compartido el primer conjunto de datos abiertos del mundo para carreras autónomas, invitando a investigadores de todo el mundo a unirse para perfeccionar los algoritmos que podrían ayudar a definir el futuro de los vehículos autónomos.

Crisol para vehículos autónomos

Más que un simple escaparate tecnológico, las carreras autónomas son una frontera de investigación fundamental. Cuando los sistemas autónomos pueden funcionar de manera confiable en estas condiciones extremas, inherentemente poseen un amortiguador cuando operan en las condiciones normales del tráfico callejero.

Las carreras autónomas son un banco de pruebas donde la competencia estimula la innovación, la colaboración fomenta el crecimiento y los autos controlados por IA que corren hasta la línea de meta trazan un rumbo hacia vehículos autónomos más seguros.

Recomendaciones de los editores:

• Los deepfakes de IA hacen su debut político con la llamada automática de Biden
• Por qué el control del tráfico aéreo todavía necesita el toque humano en la era de la IA
• La supervivencia de ChatGPT en juego en la demanda del New York Times
• ChatGPT y otras IA en idiomas son tan irracionales como nosotros

Nota del editor: este artículo fue escrito por Madhur Behl, profesor asociado de Robótica e Inteligencia Artificial de la Universidad de Virginia, y republicado desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.