Lo que los fallos del AutoPilot de Tesla explican sobre el incierto futuro del coche autónomo

El AutoPilot es uno de los productos estrella de Tesla. Al menos sobre el papel. Elon Musk lleva años vendiendo las bondades de este sistema de conducción autónoma, que ha sido puesto varias veces en entredicho. En ciertas ocasiones las quejas versaban sobre promesas incumplidas o supuestas exageraciones sobre sus capacidades. En otras ocasiones, se le ha señalado por los fallos y los incidentes que ha provocado esta herramienta, situaciones que han motivado diversas investigaciones a ambos lados del Atlántico. Este desarrollo vuelve a estar en el punto de mira después de la filtración de más de 23.000 correos electrónicos, una de las fugas más grandes que ha sufrido la compañía en toda su historia.

TE PUEDE INTERESAR

La investigación criminal secreta que abre un nuevo frente de problemas a Elon Musk

Jesús Díaz

La información fue recopilada por un diario alemán que encontró entre la extensa documentación miles de casos de conductores de ese país que habían tenido problemas al volante. La queja más mayoritaria era que el vehículo aceleraba repentinamente cuando el AutoPilot estaba activo, sin razón aparente para hacerlo. Muchos otros denunciaban episodios de frenadas fantasma cuando el sistema detectaba un riesgo de colisión que no existía. Algunos incidentes no pasaron de ahí, pero otros acabaron en accidentes, choques y salidas de la calzada. 100 GB en e-mails dan para mucho, y, además de estos accidentes, también se descubrieron una gran cantidad de datos personales, algo que podría vulnerar la normativa europea de privacidad y desencadenar varias investigaciones en países de la Unión Europea.

Entre la documentación se intuía un protocolo que indicaba que, cuando un usuario se quejaba de algo así, se debía evitar dejar constancia por escrito de lo ocurrido y evitar, en la medida de lo posible, la intervención de los abogados. La compañía, que no ha desmentido la autenticidad de estos correos, ha declinado dar muchas explicaciones ante las preguntas del periódico alemán, ha dicho que se trata de un robo de información y ha señalado que el culpable podría ser un exempleado de la compañía.

No es la primera vez que AutoPilot está en entredicho por cosas así. En el pasado, incluso se han producido llamadas a revisión de cientos de coches y retiradas de versiones beta. En Estados Unidos desde 2021 se están investigando algunos incidentes y choques supuestamente provocados por esta herramienta, y las autoridades del Departamento de Transporte han expresado "preocupaciones reales" por las interacciones entre los conductores y este sistema.

TE PUEDE INTERESAR

¿Seríamos culpables en un accidente causado por un asistente de conducción del vehículo?

Pedro Martín

Hay que decir que, aunque el nombre pueda llevar a equívocos, Tesla no ofrece un sistema de conducción autónoma completa y nunca lo ha anunciado como tal, aunque en ocasiones han exagerado sus capacidades. Actualmente, ofrece n lo que se considera el nivel 2 de conducción autónoma (que se mide del 0 al 5), por lo que se puede considerar más como una herramienta avanzada de asistencia al conductor.

La compañía está trabajando para llevar el sistema al nivel 3, donde se permite apartar la mirada de la carretera o las manos del volante en ciertas circunstancias, ya que el vehículo puede monitorear el entorno y responder a situaciones específicas además de asumir las tareas básicas de conducción.

Sin embargo, Mercedes ha superado a Tesla en esta carrera al lanzar su Drive Pilot de nivel 3 en algunos modelos en Estados Unidos el año pasado. De cualquier manera, los incidentes y toda la controversia generada en torno al AutoPilot de Tesla contribuyen en gran medida a comprender el estado real de la revolución de los coches autónomos, los desafíos que deben superar y si las expectativas infladas de los últimos años son excesivas o no. ¿Llegaremos algún día a popularizar un coche completamente autónomo?

"Estos fallos son inevitables, ya que estamos en una etapa crucial de entrenamiento de estas tecnologías. Que empresas como Tesla viva esto es resultado de estar probando estos sistemas", reflexiona José Fernández Tamames, director del Grado de Ingeniería Informática en UNIE. Este experto considera que, en cuanto a la fabricación y los componentes físicos, ya se ha alcanzado un buen nivel de madurez y se ha superado el desafío y que el principal reto ahora es"trabajar en la plataforma de software" y en los sistemas que permitirán la conducción autónoma.

La conducción autónoma depende, grosso modo, de tres elementos que deben trabajar conjuntamente. Por un lado, los "sistemas de localización y conectividad", respaldados por tecnologías como el GPS o la llegada del 5G. Por otro lado, la computación en la nube o cloud computing. Y, por último, está lo que se conoce como "niebla" del coche inteligente. "Se le llama niebla porque es un tipo de nube de proximidad en la que el vehículo puede procesar información, responder a eventos y comunicarse con otros dispositivos", agrega Fernández. Para que "esa niebla" sea efectiva y funcione correctamente, hay tecnologías clave como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y profundo. "Se han logrado muchos avances, pero esto lleva su tiempo. En el mejor de los casos, un sistema de este tipo necesita de cuatro a cinco años para ofrecer una respuesta sólida", argumenta.

TE PUEDE INTERESAR

La mujer que creó el primer coche autónomo español: “Nos decían que estábamos locos”

EC Brands

"La cuestión es que la conducción es una realidad compleja. Hay partes que son más simples y otras que son mucho más difíciles, como la conducción urbana. ¿Hemos tenido suficiente tiempo para entrenar el software en todo tipo de escenarios? No, y por eso se producen errores e incidentes, de la misma manera que ocurre con la conducción humana. Si no se practica en entornos reales, no se puede avanzar", puntualiza Fernández.

"Hay fallos y seguirá habiendo fallos", afirma Yoann Groleau, vicepresidente y responsable del sector Industria, Automoción y Life Sciences en la consultora Capgemini España, que ya trabaja con varias empresas del sector de la automoción para ayudarles a implementar este tipo de soluciones.

Este directivo opina que muchas veces se pone demasiado énfasis en este tipo de incidentes, que son específicos y poco frecuentes, y se corre "el riesgo de dar la sensación de que la tecnología es más insegura de lo que realmente es".

Groleau defiende que estos sistemas de conducción autónoma deberían entrenarse primero en entornos virtuales, como lo hacen ellos con algunos de sus clientes. "Ofrece beneficios tanto en eficiencia económica como en seguridad. Ya es posible recrear todo tipo de situaciones de conducción. Además, será más rápido, ya que los algoritmos pueden entrenar las 24 horas del día, los siete días de la semana, sin necesidad de tener a una persona física al volante", añade. ¿Se pueden obtener exactamente los mismos resultados que en entornos físicos? "No, pero se puede lograr entre el 80 y el 90% del trabajo, de modo que, cuando se dé el salto al mundo real, se tenga una plataforma mucho más preparada".

Una fabricación muy costosa

Aunque se preste atención al software, el directivo de Capgemini España considera que el tema de los componentes no está completamente superado. "Crear un coche autónomo es muy costoso. Su fabricación no es eficiente desde el punto de vista comercial debido a que hay piezas como el LiDAR que todavía son muy caras", concluye.

"Las empresas tecnológicas que se han sumado a esta carrera han adoptado un enfoque muy diferente al de la industria automotriz"

Este es un punto que también critica Francisco M. Badea, director general de FEM Expert, una empresa que está desarrollando un vehículo autónomo llamado Neva en colaboración con la Universidad de Nebrija. Se trata de un proyecto que busca reducir los costes de crear un coche con un alto nivel de automatización y autonomía. "Las empresas tecnológicas que se han sumado a esta carrera han adoptado un enfoque muy diferente al de la industria automotriz. Han optado por añadir más y más sin preocuparse por el coste. Esto les ha permitido avanzar mucho, pero se ha creado una espiral económica que ha hecho que sus propuestas sean inviables a la hora de venderlas".

Badea menciona el ejemplo de Waymo, una empresa propiedad de Google, que es una de las que ha avanzado más en el desarrollo de coches autónomos y ya tiene taxis no tripulados pisando el asfalto en ciudades como San Francisco. "Han gastado una inversión del orden de 16.600 millones de dólares en desarrollo. Me resulta difícil imaginar cómo van a rentabilizar esa inversión. Si se comercializaran, sus coches tendrían que venderse por un millón de dólares solo para compensar el costo de los componentes", lamenta. Además, agrega que no funcionan a la perfección. Waymo ya circula sin conductor, pero sus coches no están libres de errores. Esta misma semana, uno de sus vehículos atropelló y mató a un perro sin que el operario pudiera hacer nada para evitar el accidente. "Es un concepto imposible de llevar al mercado. Es necesario enfocarlo de otra manera".

El caso de Tesla vuelve a ser un buen ejemplo, salvando las diferencias, de este dilema y de la necesidad de recortar costes. La compañía de Elon Musk ha estado eliminando sensores, como el mencionado LiDAR, y reemplazándolos por cámaras de vídeo. El LiDAR es un sistema que utiliza láser para detectar objetos y determinar la distancia entre el coche y los diferentes elementos. "Las cámaras son más económicas, pero también tienen más limitaciones, como el tema de la distancia. Los archivos son más pesados, lo que requiere una mayor capacidad de procesamiento y el desarrollo de funciones adicionales", explica Badea. Él, al igual que otros expertos consultados, señala que la compañía optó por esta tecnología porque les permitía mantener un equilibrio entre el costo de sus coches y ofrecer cierto nivel de conducción autónoma.

TE PUEDE INTERESAR

Un robot repartidor me ha llevado a casa una 'pizza': los humanos estamos a salvo

Mario Escribano

Independientemente de esto, todas las voces en este reportaje enfatizan que el gran asuto a resolver será el de la legislación. "Es algo que se debatirá mucho en los próximos años, ya que tiene muchas implicaciones éticas", dice Groleau, quien cree que lo más lógico es considerar un escenario en el que los coches ofrezcan ciertas funciones de conducción autónoma, pero lejos del nivel 4 o 5.

"Actualmente, en Europa solo se permite hasta el nivel 2, que requiere tener las manos constantemente en el volante", recuerda Badea. En países como España, la DGT está considerando introducir cambios en el reglamento y abrir el debate. "En Estados Unidos han tenido otro enfoque, de pedir cuentas si hay algún problema. En Europa, se toman precauciones antes de que eso ocurra", agrega.

Fernández Tamames destaca que es un cambio de "paradigma importante". "Si lo piensas, se convierten en juez y parte", argumenta. "Es decir, hay empresas que tienen la capacidad de bloquear remotamente un coche de alquiler, sin necesidad de una resolución judicial ni nada por el estilo", continúa. Cree que este debate ético se extiende a la conducción autónoma. "Si a veces nos resulta difícil determinar la responsabilidad de una persona en un accidente, a pesar de toda nuestra experiencia, ¿cómo nos aseguramos de que la máquina tome la decisión correcta? Es muy difícil separar la conducción de la intervención humana".

Lluvia de millones para hacerlo todo más fácil

El reto de simplificar la fabricación de coches autónomos y conectados es lo que ha provocado que haya startups que levanten rondas millonarias con sus ideas para solucionar algunos de los principales retos del automóvil del futuro. Uno de los casos más recientes es el de Ethernovia, una firma californiana que acaba de levantar una ronda de 64 millones de dólares, en la que han participado Porsche o Qualcomm. 

En su caso, ofrecen una solución para mejorar la conectividad dentro de las distintas partes del vehículo. No es una cuestión baladí: los coches tienen cada vez más componentes electrónicos —no es raro que superen los 100 microchips— que necesitan hablar entre ellos, y eso hace que esa misión sea cada vez más compleja. Sobre todo, cuando cada vez hay sistemas más avanzados para la ayuda a la conducción o, directamente, la conducción autónoma.  "Los fabricantes de equipos originales necesitan cada vez más recursos informáticos para gestionar estos datos y, al mismo tiempo, simplificar los vehículos mediante la consolidación de las unidades de control electrónico", comenta Chris Mash, vicepresidente de desarrollo de negocio en Ethernovia, en declaraciones a este periódico.

"Esto genera una enorme demanda de tecnología de redes de gran ancho de banda, baja latencia y seguridad para mover los datos por el vehículo de forma eficiente".  Su propuesta pasa por crear una Ethernet dentro del propio automóvil, de forma que los datos "se mueven de forma eficiente por la red y hacia los recursos, estén donde estén". "Si utilizamos el ejemplo del cuerpo humano, en el que el cerebro equivale a las unidades centrales de procesamiento (CPU) y los sistemas en chip (SoC) que procesan los datos, nuestra tecnología se consideraría el sistema nervioso del coche", continua Mash.

"Transportamos los datos y mensajes desde donde se crean, como puede ser un sensor, hasta el cerebro, que es la CPU. Una vez procesados, transportamos los datos y mensajes de salida de vuelta a los accionadores". Si bien prefieren no dar por ahora más detalles sobre su tecnología ni sus clientes, aseguran que sus prototipos ya los están probando algunos fabricantes.