Mark Rober y la Prueba de Conducción Autónoma: ¿Tesla vs. LIDAR?
Mark Rober, reconocido creador de contenido en YouTube sobre ciencia e ingeniería, cuenta con una audiencia masiva de 65 millones de suscriptores, superando incluso a estrellas pop como Taylor Swift. Muchos de sus videos sobrepasan los 120 millones de visualizaciones, una cifra que eclipsa la audiencia del Super Bowl más reciente. En su última publicación, Rober compara un vehículo Tesla enfrentando diversos desafíos en carretera, contra un automóvil de prueba equipado con un LIDAR de Luminar. El experimento busca evaluar cómo ambos vehículos reaccionan ante un muñeco infantil en la vía, en condiciones adversas como niebla, chorros de agua, luces intensas e incluso un cartel gigante que simula una carretera despejada, al estilo de los dibujos animados del Correcaminos.
El objetivo del experimento es contrastar el desempeño de Tesla, que se basa exclusivamente en cámaras y visión por computadora, con el sistema LIDAR, que emplea un láser de escaneo avanzado para generar una representación tridimensional del camino por delante del automóvil. Todos los sistemas de conducción autónoma funcionales que operan en carreteras sin supervisión humana utilizan LIDAR, radar, cámaras y visión artificial, y en ocasiones, incluso más tecnologías. Tesla, junto con algunas empresas emergentes, están intentando desarrollar sistemas que funcionen únicamente con visión artificial.
Sin embargo, el considerable esfuerzo de Rober en este experimento resulta, en gran medida, infructuoso. Aunque el título del video sugiere una prueba de «conducción autónoma», en realidad utiliza una versión no especificada del sistema «Autopilot» de Tesla, una herramienta de asistencia al conductor en autopista más antigua. Nadie ha considerado jamás que Autopilot sea un sistema de conducción autónoma. Se asemeja más a un control de crucero avanzado, y con frecuencia comete errores, requiriendo un conductor atento a la carretera y con las manos en el volante para garantizar la seguridad. Tesla superó ese sistema hace varios años, y ahora comercializa un sistema denominado «conducción autónoma total supervisada». A pesar de este nombre aparentemente explícito, tampoco se trata de un sistema de conducción autónoma, y necesita supervisión, aunque Tesla ha afirmado durante muchos años que se convertiría en un sistema de conducción autónoma «el próximo año», sin éxito. Recientemente, se anunció que operaría sin supervisión en junio en Austin, Texas, aunque pocos creen que esta promesa se cumpla de manera significativa.
No obstante, el nuevo sistema FSD (Full Self-Driving, que solo funciona con el hardware más reciente de Tesla, presente en vehículos lanzados a partir de 2023) es significativamente diferente del antiguo sistema FSD, y este último también difiere bastante del antiguo Autopilot. El Autopilot más reciente se deriva del sistema FSD, pero sigue siendo bastante distinto. Francamente, pocos están interesados en pruebas con el antiguo Autopilot, lo que hace que las pruebas de Rober carezcan de relevancia, incluso si el sistema FSD más nuevo hubiera cometido los mismos errores, algo que, lamentablemente, desconocemos.
Si bien es posible que Rober no estuviera al tanto de las versiones de software disponibles para su vehículo, el equipo de Luminar, la compañía de LIDAR que colaboró en las pruebas, proporcionó el vehículo y el sistema LIDAR, y ha realizado pruebas similares anteriormente, seguramente estaba al tanto de estas diferencias y debería haber informado a Rober.
Las pruebas realizadas fueron diseñadas para resaltar la diferencia entre la visión por computadora y el LIDAR. El vehículo con LIDAR superó todas las pruebas, mientras que el sistema Autopilot falló en condiciones de niebla densa, chorros de agua muy intensos y ante el cartel fotográfico del «Correcaminos». Tesla también falló con el Autopilot desactivado, dejando solo su sistema de prevención de colisiones frontales. Este sistema está diseñado para retrasar el frenado y dar al conductor la oportunidad de frenar primero, por lo que se detuvo demasiado tarde.
¿En qué consiste una prueba adecuada?
Otro problema con las pruebas de Rober es que aquellas en las que el sistema de visión falló no modelan adecuadamente el mundo real. Si bien todos los equipos prueban sus vehículos en niebla, lluvia y frente a luces brillantes, generalmente no exigen éxito en condiciones que no se presentan en el mundo real y que un humano no podría manejar. Sí prueban estas condiciones para ver cómo podrían mejorar los sistemas, pero las pruebas reales de vehículos autónomos implican millones de kilómetros y una amplia gama de desafíos en los que se espera que el sistema supere el rendimiento humano.
El cartel del «Correcaminos» era una lona del tamaño de una valla publicitaria impresa con una fotografía de la carretera vacía más allá del cartel. Estos carteles rara vez se ven fuera de ciertas regiones de Nuevo México. Los equipos de conducción autónoma están interesados en posibles ataques adversarios a los vehículos y cómo defenderse de ellos, pero este no es un ataque probable; existen técnicas más simples y económicas. Se alinea más con el entretenimiento que los espectadores de Rober disfrutan en sus videos que con una prueba real. Una imagen visual es, por supuesto, algo que frustrará a las cámaras y no afectará negativamente a los radares ni a los LIDAR.
Todos los equipos de conducción autónoma exitosos, que han logrado desplegar un vehículo sin un humano adentro, utilizan una combinación de cámaras, radares y LIDAR. El enfoque de solo visión es utilizado únicamente por Tesla y algunas empresas emergentes más pequeñas, y ninguna ha logrado crear un vehículo autónomo funcional, ni siquiera acercarse a él, hasta el momento, aunque tienen esperanzas para el futuro. De hecho, la mayoría de los expertos piensan que ese enfoque bien podría funcionar en el futuro, pero se desconoce cuándo. Por ahora, consideran que utilizar todos los sensores es importante para que los vehículos funcionen, y más adelante se podrá trabajar para reducir costos, incluyendo la transición a solo visión si y cuando sea práctico.
Como tal, una demostración de las capacidades del LIDAR y los problemas que la visión puede tener tiene sentido. El último FSD de Tesla probablemente habría fallado en algunas de estas pruebas, pero no fue probado, por lo que el video de Rober nos deja sin la información que realmente podríamos buscar. Rober, hasta el momento, no ha respondido a una solicitud de más información. Sin embargo, los problemas mostrados no son los más importantes y difíciles de resolver para la visión por computadora. Su mayor problema es alcanzar el nivel de fiabilidad extremadamente alto necesario para apostar la vida, no peligros específicos como la niebla, la lluvia o coyotes ingeniosos.
El LIDAR de Luminar funciona bien. Algunos LIDAR podrían tener problemas con algunos de los desafíos presentados, incluyendo la niebla opaca y la lluvia extremadamente intensa. Ninguno tendría problemas con el cartel fotográfico. El LIDAR de Luminar utiliza infrarrojos de onda larga, lo que permite mucha más potencia y alcance. Waymo tiene un instrumento similar de construcción propia en sus vehículos.
Sería deseable que Rober rehiciera su prueba con el software y hardware más recientes de Tesla, y también ideara situaciones más realistas para contar la verdadera historia.
Insights de Evox News: Cómo la comparativa Tesla vs. LIDAR puede impactar tu negocio
Esta noticia, aunque centrada en una prueba específica de tecnología automotriz, arroja luz sobre varios aspectos cruciales para cualquier empresa que se encuentre en la vanguardia de la innovación tecnológica, la automatización o la inteligencia artificial:
La importancia de la precisión en las pruebas: El error de Rober al no utilizar la versión más actualizada del software de Tesla subraya la importancia crítica de realizar pruebas rigurosas y precisas con las últimas versiones de la tecnología. En cualquier industria, las decisiones basadas en datos obsoletos o pruebas mal diseñadas pueden llevar a conclusiones erróneas y estrategias fallidas. Esto es especialmente relevante para empresas que invierten en I+D, donde la precisión es fundamental para el éxito.
El debate sobre la redundancia tecnológica: La comparativa entre la visión por computadora de Tesla y el sistema LIDAR resalta el debate sobre la redundancia en los sistemas tecnológicos. Mientras que Tesla apuesta por una solución basada únicamente en la visión, la mayoría de los sistemas de conducción autónoma exitosos utilizan una combinación de sensores. Esto plantea una pregunta clave para cualquier empresa que desarrolle o implemente sistemas críticos: ¿es mejor optar por una solución más simple y potencialmente más económica, o invertir en redundancia para garantizar la fiabilidad y la seguridad? La respuesta dependerá del contexto y del nivel de riesgo aceptable, pero esta noticia sirve como un recordatorio de que la redundancia puede ser crucial en entornos de alta exigencia.
Ventaja competitiva a través de la Adopción temprana de tecnologías: La noticia revela que la tecnología LIDAR ofrece ventajas en ciertas condiciones. Para empresas que dependen de la precisión y la fiabilidad en entornos complejos (logística, transporte, robótica, etc.), la adopción temprana de tecnologías como el LIDAR podría proporcionar una ventaja competitiva significativa.
El valor de la transparencia y la comunicación: El hecho de que Luminar, conocedora de las diferencias entre las versiones de software de Tesla, no informara adecuadamente a Rober, destaca la importancia de la transparencia y la comunicación clara en las colaboraciones tecnológicas. Las empresas deben asegurarse de que todas las partes involucradas tengan una comprensión completa de los detalles técnicos y las limitaciones de las pruebas, para evitar malentendidos y resultados engañosos.
* La percepción pública de la innovación: La popularidad del video de Rober, a pesar de sus limitaciones, demuestra el gran interés del público en la tecnología de conducción autónoma y la inteligencia artificial. Las empresas deben ser conscientes de cómo se percibe su innovación y cómo se comunica al público. Una narrativa clara y precisa es esencial para construir confianza y evitar malentendidos que puedan dañar la reputación de la marca
