Los datos de conducción autónoma están lejos de ser completos

Dependiendo de a quién preguntes, los autos autónomos estarán listos para el público en cuatro años, siete años o 10 años. Pero una cosa está clara: los autos autónomos. son próximamente, tan pronto como las empresas recopilen datos suficientes para que la tecnología funcione correctamente.

Lo que dibuja la pregunta: ¿Cuántos datos son suficientes datos? La respuesta está en cuánto riesgo estás dispuesto a tomar.

Los vehículos autónomos tendrán que conducir cientos de millones de millas, posiblemente incluso más, antes de que las compañías puedan decir que los autos son estadísticamente tan seguros como los conductores humanos, sostienen los investigadores senior del Instituto RAND Susan Paddock y Nidhi Kalra.

Paddock y Kalra presentan su argumento en un informe de abril titulado "Conducir hacia la seguridad: cuántas millas de manejo se necesitarían para demostrar la confiabilidad del vehículo autónomo".

"Se remonta a lo que es importante para las personas", dice Paddock Inverso. “¿Quieren que los autos autónomos sean más seguros que los conductores humanos? ¿Comparable? ¿Cambiará esa respuesta con el tiempo?

Para obtener una imagen precisa de cuán segura es la tecnología autónoma, podría tomar miles de millones de millas de datos. Un poco de matemáticas del informe explica por qué:

Aunque el número total de choques, lesiones y muertes de conductores humanos es alto, la tasa de estas fallas es baja en comparación con la cantidad de millas que la gente maneja. Los estadounidenses manejan casi 3 billones de millas cada año, según la Oficina de Estadísticas de Transporte. En 2013, se reportaron 2,3 millones de lesiones, lo que representa una tasa de fracaso de 77 lesiones por cada 100 millones de millas recorridas. Las 32,719 muertes relacionadas corresponden a una tasa de fracaso de aproximadamente 1 muerte por cada 100 millones de millas conducidas ".

Esa es una perspectiva. Pero el estadounidense promedio solo conduce alrededor de 15,000 millas en la vida. La experiencia humana se gana milla por milla, mientras que cada automóvil autónomo de Google o Tesla tiene millones de millas de experiencia preprogramadas antes de que vea el camino. Cada automóvil tiene una vida de experiencia que la inmensa mayoría de las personas nunca obtendrá.

Entonces, ¿cuántos datos necesita realmente un fabricante de automóviles autónomo? Podría necesitar miles de millones o podría necesitar unos doscientos mil, todo depende de cuánto riesgo esté dispuesta a asumir la empresa y de cuánto riesgo esté dispuesto a aceptar el público en general.

El modelo de google

Google ha recopilado algunos de los datos más valiosos sobre la conducción autónoma desde que comenzó el programa en 2009. La compañía ha trabajado desde la conducción en autopistas hasta la conducción en calles residenciales hasta finalmente navegar por las zonas urbanas congestionadas.

Claro, ha habido un par de dobladores de guardabarros aquí y allá, pero poco a poco se ha ido acercando a un producto terminado.

Chris Urmson, director de seguridad de Google para su proyecto de auto-manejo de autos, explicó la progresión en la etapa de South by Southwest este año.

"Imaginamos que vamos a encontrar lugares donde el clima es bueno, donde las carreteras son fáciles de conducir y comenzaremos allí", dijo Urmson. Al usar los datos de las áreas simples, Google puede moverse a áreas más complejas con confianza "porque vamos a entender cómo conducen nuestros autos".

La compañía maneja alrededor de 15,000 millas autónomas por semana y ha acumulado más de 1.7 millones de millas en modo completamente autónomo hasta la fecha. Se les enseñó a los autos cómo tocar la bocina con paciencia y cómo manejar a los ciclistas errantes. Cuando los 100 minivans autónomos Fiat Chrysler salgan a la carretera para realizar pruebas, los datos fluirán aún más rápido.

Pero 1,7 millones de millas de datos autónomos recopilados en la carretera están muy lejos de los 100 millones de millas que conducen los estadounidenses antes de que ocurra un accidente fatal. A este ritmo, a Google le llevaría años obtener datos suficientes. Es por eso que Tesla optó por una ruta más rápida.

El modelo de Tesla.

Los controladores de prueba de Tesla son sus clientes. El piloto automático, el sistema autónomo más avanzado en la actualidad, aún está en fase beta. Sin embargo, eso no ha impedido que los controladores de 70,000 Teslas con piloto automático lo usen.

Sterling Anderson, director de Autopilot de Tesla, dijo en mayo que había recopilado más de 100 millones de millas de datos sobre la conducción autónoma y 780 millones de millas de datos sobre la conducción humana en los primeros 18 meses. La compañía está en camino de obtener datos autónomos comparables a los datos de conducción humana. La aguja de datos aumentará exponencialmente cuando haya un montón de Modelos 3 en las calles.

Sin embargo, existe el peligro de utilizar a los clientes como controladores de prueba, como lo demostró el primer accidente autónomo fatal en mayo.

El uso de la tecnología beta es como usar el cuidado de la salud experimental, dice Paddock. Las personas probarán un nuevo medicamento para detectar una condición antes de que haya suficiente información sobre él y deben comprender los riesgos asociados.

"Con cualquier tipo de tecnología nueva, creo que es importante pensar en cómo se debe usar", dice Paddock. "Es un producto beta, por lo que los conductores deben entender que es experimental".

Los accidentes ocurrirán, pero los accidentes también ocurrirán con los conductores humanos. O, como lo expresa Elon Musk, "por favor, tómate cinco minutos y haz los malditos cálculos".

Datos sin los coches de lujo

Casi todos los otros grandes fabricantes de automóviles, desde GM hasta Ford y Volvo, también están recopilando datos autónomos a pequeña escala.

Sin embargo, hay otra forma de recopilar datos, y todo lo que requiere es un teléfono.

Una nueva empresa de automóviles autónomos llamada Comma.ai está buscando construir un kit de $ 1,000 para adaptar los autos a la autonomía. La compañía, dirigida por George Hotz, construyó un prototipo en menos de un año sin una flota de autos de lujo que utilizara datos de solo 5,000 millas. Dijo Hotz Inverso en junio que quiere alrededor de 100,000 millas de datos antes de lanzar un producto al público a fines de este año, y lo obtendrá a través de una aplicación en los teléfonos de la gente mediante el suministro de datos mediante crowdsourcing.

Uber recopila datos sobre sus drivers de forma similar. Si los datos del teléfono resultan ser útiles, la enorme plataforma de Uber podría reunir una gran cantidad de datos en poco tiempo.

"¿Cuánta incertidumbre está dispuesto a aceptar el público?"

Cada empresa tiene un método diferente de recopilación de datos.

Tesla es el más cercano a acercarse a los números que Paddock dice que se necesitan para una comparación realista con la seguridad de los conductores humanos, pero no es el método de recolección más seguro. Pasará mucho tiempo antes de que Google crezca, y lo mismo ocurre con Comma.ai, si la compañía puede cerrar la brecha entre los datos de teléfonos desordenados y los datos de sensores de automóviles completos más confiables.

Entonces, ¿cuántos datos necesitan las empresas antes de que los autos autónomos lleguen al mercado? "Todo depende", dice Paddock, "¿de cuánta incertidumbre está dispuesto a aceptar el público?"

Solo recuerda: los autos ya tienen más experiencia de manejo que tú.