Los coches que conducen solos están más cerca de ser realidad: el líder mundial en IA va a compartir su ingrediente secreto para la conducción autónoma con todo el mundo

A principios de este año, el jefe de la sección de automóvil de Nvidia comentaba que los coches autónomos son "una maravilla de la próxima década" y que no estábamos ni "cerca de lograrlo". La clave es que esta tecnología permita a los coches interactuar con el entorno de forma más natural y orgánica. 

Es justo de lo que presume su nuevo software basado en un avanzado modelo de IA: que el coche interprete y razone por qué decide tomar una ruta, cambiar de carril o frenar. Un software de código abierto que cualquier desarrollador puede utilizar, y que supone un paso importante para acelerar el avance de la conducción autónoma. Aunque no es lo único por pulir para ver a coches conduciendo solos por las calles.

Comprender el entorno y abierto para cualquier desarrollador

Uno de los mayores retos a los que se enfrenta la conducción autónoma es convivir con coches con conductor: la máquina debería tomar decisiones lo más humanamente posible, razonar el por qué de una decisión. Es decir asimilar entorno como lo hace la mente humana.

De ello presume Alpamayo-R1, este nuevo software lanzado por Nvidia para coches autónomos. Integra un modelo de IA de 'visión-lenguaje-acción': básicamente, que traduce en una descripción de lenguaje natural lo que detectan las cámaras y sensores. Desde Nvidia destacan que hasta la fecha, es una de las limitaciones de los software de automóviles autónomos: explicar por qué toman una decisión dada.

Lejos de hacer este software exclusivo, Nvidia quiere ponerlo a disposición de todos para avanzar en esta tecnología: "Una de las motivaciones detrás de hacer esto abierto es que los desarrolladores e investigadores puedan entender cómo funcionan estos modelos para que podamos, como industria, idear formas estandarizadas de evaluar cómo funcionan", señala a Reuters Katie Washabaugh, gerente de marketing de productos para simulación de vehículos autónomos.

Muchos más retos por delante. Este software acorta los plazos porque ya viene preentrenado para percibir el entorno, reduciendo el trabajo de etiquetado o el desarrollo desde cero. Supone un gran paso para la conducción autónoma, de ahí que le hayan dado el nombre de esa montaña peruana tan complicada de escalar.

Pero metáforas aparte, esta sistema sigue necesitando aprender y validarse con datos reales, acumulados durante años por los sistemas de conducción asistida o las propias pruebas en carretera de tecnologías de conducción autónoma. Por otro lado, que razone por qué decide hacer cierta acción no significa que piense y actúe un conductor real, por mucho que se le acerque. También es clave que el hardware sea lo más infalible posible. 

Y aunque su código abierto favorece el desarrollo y la transparencia de modelos basados en IA generativa, aún debe enfrentarse a las regulaciones de diferentes países, que de momento en Europa es tremendamente restrictiva pese a que la tecnología ha ido avanzando. En definitiva, y aunque es un buen avance, aun queda camino por recorrer con el coche autónomo.

Imágenes | Nvidia

En Motorpasión | Los estudios lo dejan claro: la gente ya no quiere conducir. Casi la mitad de conductores quiere coches que conduzcan solos