La industria del conducción autónoma se ve influenciada por los rápidos avances tecnológicos y la necesidad de **estandarizar directrices** para garantizar la seguridad tanto de los vehículos autónomos (AV) como de su interacción con los vehículos conducidos por humanos.
Experts discuten la seguridad de los vehículos autónomos
Durante un reciente evento, expertos de la industria compartieron sus perspectivas sobre el paisaje de seguridad de los AV desde las perspectivas reguladora y tecnológica. Danny Shapiro, vicepresidente de automoción en NVIDIA, lideró la conversación junto a Mark Rosekind, exadministrador de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, y Marco Pavone, director de investigación de AV en NVIDIA.
La importancia de mejorar la seguridad en las carreteras
Para enmarcar la discusión, Shapiro inició con un comentario preocupante sobre el alto número de accidentes, lesiones y muertes en las carreteras del mundo. El error humano seguía siendo un problema grave y la principal causa de estos incidentes.
“Mejorar la seguridad en nuestras carreteras es vital”, dijo Shapiro, destacando que NVIDIA había estado trabajando durante más de dos décadas con la industria automotriz, incluyendo sistemas avanzados de asistencia al conductor y el desarrollo de tecnología de conducción totalmente autónoma.
Enfoque de NVIDIA hacia el desarrollo de vehículos autónomos
El enfoque de NVIDIA en el desarrollo de AV se centraba en la integración de tres computadoras: una para entrenar la IA, una para simular y validar la IA, y otra en el vehículo para procesar datos de sensores en tiempo real y tomar decisiones de conducción seguras. Juntos, estos sistemas permitieron ciclos de desarrollo continuos, mejorando siempre el software de AV en rendimiento y seguridad.
Desafíos regulatorios en la industria de la conducción autónoma
Rosekind, un experto en seguridad automotriz muy respetado, habló sobre el mosaico de regulaciones que existía en los EE. UU., explicando que las agencias federales se enfocaban en el vehículo, mientras que los estados se centraban en el operador, incluyendo la educación del conductor, el seguro y la obtención de licencias.
Pavone comentó sobre la aparición de nuevas herramientas que permitieron a investigadores y desarrolladores repensar cómo se realiza el desarrollo de AV, como resultado de la explosión de nuevas tecnologías relacionadas con la IA generativa y el **renderizado neural**, entre otras.
Nuevas tecnologías en simulación de vehículos autónomos
Estas tecnologías estaban permitiendo nuevos desarrollos en simulación, por ejemplo, para generar escenarios complejos destinados a realizar pruebas de esfuerzo en vehículos por razones de seguridad. Y estaban aprovechando modelos fundamentales, como los modelos de **lenguaje visual**, para permitir a los desarrolladores crear software de autonomía más robusto, según Pavone.
Anuncio de MITRE sobre plataforma de validación de AV
Durante el panel, se discutió un tema relevante y oportuno, un anuncio hecho por MITRE, una organización de investigación sin fines de lucro patrocinada por el gobierno.
MITRE anunció su asociación con Mcity en la Universidad de Michigan para desarrollar una plataforma de validación de AV virtual y física para el despliegue en la industria. MITRE utilizaría las herramientas de simulación de Mcity y un gemelo digital de su Instalación de Prueba de Mcity, un entorno de prueba real para AV, en su terreno de prueba digital.
La plataforma desarrollada conjuntamente entregaría simulación de sensores basada físicamente habilitada por aplicaciones de programación de interfaces de NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX.
Al combinar estas capacidades de simulación con el marco de informes y análisis del terreno de prueba digital de MITRE, los desarrolladores podrían realizar pruebas exhaustivas en un mundo simulado para validar de manera segura los AVs antes de su despliegue en el mundo real.
Oportunidades en la simulación de condiciones de alta peligrosidad
Rosekind comentó que el anuncio de MITRE “representaba una oportunidad para tener una fuente confiable que ha hecho esto en muchas otras áreas, especialmente en aviación, para crear un entorno independiente y neutral para probar la seguridad.”
“Una de las cosas más emocionantes sobre este esfuerzo es que la simulación va a tener un papel clave”, añadió Pavone. “La simulación permite probar condiciones muy peligrosas de manera repetible y variada, por lo que puedes simular diferentes casos a gran escala.”
“Esa es la belleza de la simulación,” dijo Shapiro. “Es repetible, es controlable. Podemos controlar el clima en la simulación. Podemos cambiar la hora del día, y luego podemos controlar todos los escenarios e introducir peligros. Una vez que la simulación está creada, podemos ejecutarla una y otra vez, y a medida que el software se desarrolla, podemos asegurarnos de estar resolviendo el problema y ajustarlo según sea necesario.”
El objetivo común de la conducción autónoma
El panel concluyó recordando que el objetivo principal de la conducción autónoma es uno que comparten tanto las empresas como los reguladores: reducir muertes y lesiones en nuestras carreteras.
