Sin luz y sin manos al volante: así aprende un coche autónomo a 'ver' de noche

A pesar de los avances en lo que a iluminación desde los vehículos se refiere, las inclemencias metereológicas siguen representando un problema para los conductores. Ya sea a causa de la lluvia, la ausencia de luz o la niebla, existen condiciones que dificultan la conducción.

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Rubén Rodríguez

Si ni siquiera hay volante, el problema es aún mayor. Este es uno de los muchos retos que tiene por delante el ya no tan futuro coche autónomo: superar las capacidades humanas para ver mejor en la oscuridad y llevar a sus pasajeros hasta su destino llueva o nieve sin sufrir ningún percance. Para lograrlo, un grupo de investigadores de las surcoreanas Sookmyung Women's University y Yonsey University han desarrollado un sistema que permitiría a los vehículos sin conductor localizar e identificar señales incluso por la noche.

Este sistema se centraría en la reflexión de la luz sobre las señales de tráfico y en el aprendizaje automático (‘machine learning’): su coche autónomo capta continuamente con su cámara imágenes del entorno para que un algoritmo, centrado en la sección de la imagen en la que suelen estar las señales de tráfico, logre hallar algún patrón común a los que presentan las señales previamente memorizadas con distintas condiciones lumínicas.

"El reto hoy por hoy es ser fiable", explica a Teknautas el profesor de la Universidad Carlos III de Madrid Fernando García. El español es uno de los investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes (LSI), un equipo multidisciplinar que se dedica al desarrollo de herramientas para que los coches puedan controlar su entorno y ser autónomos. "Hay que ser fiables en todos los casos, porque ya no vale el 99%: hay que controlar todas las situaciones, y eso incluye evidentemente las excepcionales, como las nocturnas", explica el profesor.

Según García, que los coches autónomos puedan desenvolverse por la noche sin poner en peligro la seguridad de sus futuros pasajeros ya es posible a día de hoy gracias a las cámaras láser que funcionan bien aun con falta de luz. No obstante, no todas las compañías apuestan todavía por el mismo tipo de sensor. "El vehículo de Tesla no funciona muy bien por la noche porque tiene cámaras de visión normal", señala el experto.

Hay que ser fiables en todos los casos, porque ya no vale el 99%

Mientras tanto, otros fabricantes como Ford, Google o Uber (a pesar de su reciente percance) sí van un paso más allá en lo que a la visión nocturna se refiere. "Los suyos sí funcionan porque tienen sensores láser, que no tienen necesidad de condiciones lumínicas favorables", afirma García.

Pero no solo de sensores vive el coche autónomo a la hora de ofrecer garantías de noche, con lluvia o en medio de una densa niebla. A la hora de enseñar a un vehículo a ver con poca luz, el procesamiento de las imágenes captadas con algoritmos de ‘machine learning’ también es esencial. "Captas muchas imágenes y los pones como ejemplos, etiquetados manualmente por una persona, para que un algoritmo de inteligencia artificial aprenda a partir de ellos", comenta el investigador de la Carlos III.

El aprendizaje en sí parece idéntico al que se realiza con luz solar. Sin embargo, hay diferentes formas de abordarlo. A día de hoy, la ‘startup’ Drive.ai es una de las pocas compañías que han sido capaces de desarrollar un coche (exactamente cuatro vehículos de pruebas, en su caso) que, equipado con numerosos sensores, puede conducirse de manera autónoma de noche y con lluvia. Para lograrlo, han llevado la inteligencia del vehículo un paso más allá de la mano del más complejo aprendizaje profundo, basado en redes neuronales.

"Nuestro enfoque basado en el ‘deep learning’ nos ha permitido desarrollar esta capacidad de una manera más intuitiva que otras empresas", explica a Teknautas Tory Smith, director del Programa Técnico de Drive.ai. "Hemos sido capaces de desarrollar un sistema que funciona bien de noche (y con lluvia) mediante la recopilación y la anotación de datos recogidos en este tipo de condiciones", detalla, y asegura que sus coches de prueba ya son "capaces de adaptarse a nuevas situaciones de una manera más humana e inteligente que otros".

Demasiados sensores

El gran problema lo representan los sensores, pues en la práctica las cosas no son tan sencillas como colocar una cámara láser para identificar lo que rodea al vehículo durante los trayectos nocturnos. "Al final necesitas un gran número de sensores, porque no hay uno perfecto", explica García. "El láser está muy bien para identificar objetos y conocer distancias, pero no tiene información sobre el color, por lo que necesitas complementarlo con otro tipo de cámara, pero para la noche también necesitas una cámara térmica si quieres información del entorno", enumera.

Sin ir más lejos, uno de los investigadores del LSI desarrolló un sistema de infrarrojos con el que cualquier vehículo podría detectar peatones o animales de noche. Una técnica revolucionaria basada en la diferencia entre el calor corporal y la temperatura ambiente nocturna y que, sin embargo, necesitaba ser complementada con otros sensores para que el coche autónomo tuviera a su disposición todos los datos de su entorno.

El principal reto de los fabricantes no es ya crear una red neuronal capaz de identificar señales y peligros aun de noche, sino tratar de fusionar toda la información en el menor número posible de sensores. Pero, más allá de los resultados de investigaciones y el desarrollo de nuevas técnicas, hay otro muro que sortear: el precio.

"Es justo el quid de la cuestión para los fabricantes que están probando coches con láser para condiciones con poca luz: el más barato está alrededor de los 8.000 euros, que es el precio de un coche barato", explica el profesor. Es probable, eso sí, que la situación cambie pronto en lo económico. "Cuando salieron estos sensores hace diez años valían 100.000 euros y los fabricantes esperan que lleguen a costar solo 150 euros", puntualiza.

El reto de los fabricantes pasa por fusionar toda la información que se recoge en el menor número posible de sensores

Smith va más allá y pone un plazo concreto para que esto suceda: "Esperamos que los vehículos autónomos se desplieguen de una forma amplia en los próximos cuatro o cinco años, que será cuando ya sean capaces de manejar todo tipo de condiciones climáticas y de iluminación", señala el responsable de Drive.ai.

Mientras tanto, un par de carritos de golf circulan de forma experimental sin conductor por el campus de la madrileña Universidad Carlos III. "Queremos ofrecer algo distinto que en cualquier momento podamos llevar a entornos como zonas de campo o parques naturales para hacer visitas guiadas", explica García. Ya sea de día o de noche, una revolucionaria mezcla de sensores e inteligencia artificial ‘made in Spain’ permitirá que esos paseos sin conductor sean seguros. En el 100% de los casos, llueva, nieve o diga lo que diga el hombre del tiempo.