Aunque hay dos personas en los asientos delanteros, una que monitoriza un ordenador y la otra el volante, el coche está al mando. Me subo a él, acciono un botón en una pantalla táctil, y me acomodo para disfrutar del viaje en este Uber autónomo.
Mientras nos dirigimos a la calle que lleva al centro de la ciudad, el coche se mantiene en su carril, y se maneja hábilmente frente a un coche que se dirige hacia nosotros en sentido contrario y los camiones aparcados que sobresalen a la calle. He montado antes en coches autónomos, pero sigue resultando inquietante observar desde el asiento de atrás cómo el volante y los pedales se mueven solos en función de los acontecimientos que se producen en la calle a nuestro alrededor.
Hasta ahora, la mayoría de los vehículos autónomos se han puesto a prueba en carreteras relativamente sencillas. Pittsburgh, en cambio, tiene calles sinuosas, innumerables puentes, cruces complicados y muchísima nieve, lluvias heladas y precipitaciones. Como dijo un ejecutivo de Uber, si los coches autónomos pueden lidiar con Pittsburgh, entonces deberían funcionar en cualquier parte. Como si se tratara de poner su teoría a prueba, mientras giramos hacia una bulliciosa calle de mercadillo, dos peatones irrumpen en la carretera delante de nosotros. El coche se para suavemente a una distancia prudente, espera y después retoma la marcha.
Foto: Los vehículos de Uber están equipados con diferentes tipos de sensores. Crédito: Uber.
Una pantalla colocada delante de los asientos traseros muestra la peculiar visión del mundo del coche. El ento o aparece en colores vivos y con bordes irregulares. La imagen es producto de un increíble conjunto de instrumentos colocados por todo el vehículo. Hay al menos siete láseres, incluida una gran unidad de LIDAR giratoria en el tejado, 20 cámaras, un GPS de alta precisión y un puñado de sensores de ultrasonidos. En la pantalla, la carretera es de color turquesa, los edificios y los otros coches son rojos, amarillos y verdes, y los peatones cercanos están cercados con lo que parecen pequeños lazos de vaquero. La pantalla también indica cómo el vehículo gestiona la dirección y el frenado, y hay un botón que pedirá al coche que se detenga cuando quiera el pasajero. Siendo 2016, Uber hasta deja que los pasajeros se hagan un selfie desde el asiento de atrás. Poco después de terminar el viaje, recibí por correo electrónico un GIF que muestra la visión del mundo del coche y mi cara sonriente en la esquina superior derecha. Las personas en la acera se paran y saludan mientras esperamos en un semáforo, y un hombre al volante de una camioneta nos hace repetidas señales positivas con el pulgar hacia arriba.
Mi viaje forma parte de la prueba más exigente que se le ha hecho a un coche autónomo, después de que Uber empezara a seleccionar a clientes para permitirles encargar taxis autónomos para trayectos por Pittsburgh. La empresa, que ya ha revolucionado la industria de los taxis con una app de smartphone que permite a los usuarios pedir un coche, intenta hacer que una importante proporción de su flota sea autónoma en cuestión de pocos años. Es una apuesta atrevida por demostrar que la tecnología está lista para transformar los desplazamientos de millones de personas. Pero en algunos sentidos, es la apuesta que Uber tiene que hacer. Durante la primera mitad de este año, la empresa ha perdido la abrumadora suma de 1.153 millones de euros, sobre todo debido a los pagos a conductores. Los coches autónomos ofrecen "una oportunidad genial para Uber", afirma el profesor adjunto del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) David Keith, que estudia la innovación en la industria automovilística, "pero también existe la amenaza de que otros lo hagan primero", afirma.
Foto: Una versión experimental de la 'app' de Uber muestra un coche autónomo que se encuentra cerca del usuario. Crédito: Uber.
La mayoría de las automovilísticas, principalmente Tesla Motors, Audi, Mercedes-Benz, Volvo y General Motors (GM) e incluso unas grandes empresas tecnológicas que incluyen Google y (según se ha especulado) Apple, están probando vehículos autónomos. Los coches de Tesla se conducen solos bajo muchas circunstancias (aunque la empresa advierte a los conductores de que sólo deben emplear el sistema en carreteras secundarias y autovías y les pide prestar atención y mantener sus manos sobre el volante). Pero, a pesar de su formidable competición, Uber podría tener la mejor oportunidad para comercializar la tecnología rápidamente. A diferencia de Ford o GM, puede limitar inicialmente la automatización a rutas con las que cree que los coches pueden lidiar. Y a diferencia de Google o Apple, ya dispone de una vasta red de taxis que puede ir convirtiendo en autónomos poco a poco.
A los ejecutivos de Uber no les cuesta imaginarse las ventajas. Sin conductores con los que compartir sus ingresos, Uber podría resultar rentable. Los taxis robóticos podrían volverse tan baratos y fáciles de utilizar que tener un coche privado dejaría de tener sentido. Llevada a su conclusión lógica, la conducción autónoma podría reprogramar el transporte. Uber ya está experimentando con las entregas de comida en algunas ciudades, y compró recientemente Otto, una start-up que está desarrollando sistemas autónomos para camiones de largo recorrido. Los camiones y furgonetas autónomos podrían transportar productos desde los centros de distribución y las tiendas hasta domicilios y oficinas con una velocidad y eficiencia vertiginosas. Poco antes de mi viaje autónomo, el director de operaciones autónomas de Uber y un veterano del programa de conducción autónoma de Google además de ser uno de los cofundadores de Otto, Andrew Lewandowski, dijo: "Realmente creo que esto es lo más importante que van a hacer los ordenadores en los próximos 10 años".
Uber se mueve con rapidez. En 2015 contrató a varios investigadores del departamento de robótica de la cercana Universidad de Ca egie Mellon (EEUU) para crear su Centro de Tecnología Avanzada, donde está desarrollando sus coches autónomos. Con esa experiencia adquirida, Uber desarrolló sus taxis autónomos en poco más de un año. Esa es aproximadamente la cantidad de tiempo que la mayoría de las automovilísticas tarda en rediseñar una consola de entretenimiento.
Pero, ¿acaso no va demasiado deprisa? ¿Está lista la tecnología?
Foto: Los empleados de Uber monitorizan cada coche, listos para asumir el control en caso de ser necesario. Crédito: Uber.
Antepasados robóticos
Durante el resto de mi estancia en Pittsburg, me desplacé mediante Ubers controlados exclusivamente por humanos. El contraste es marcado. Quise visitar el Centro Nacional de Ingeniería Robótica (NREC, por sus siglas en inglés) de la Universidad de Ca egie Mellon para averiguar qué opinan del experimento de Uber. Así que cojo un Uber conducido por un tipo llamado Brian en un castigado Hyundai Sonata. Brian dice que ha observado varios Uber autónomos por la ciudad, pero no se puede imaginar que desplazarse dentro de ellos pueda igualar la experiencia de hacerlo con él. Entonces Brian se equivoca de calle y se pierde completamente. Aunque para ser justos se mueve dentro del tráfico igual de bien que un coche autónomo. Y cuando el mapa de su móvil nos lleva a un puente que está cerrado por obras, simplemente pregunta a los obreros e improvisa una nueva ruta. También es simpático y se ofrece a no cobrarme e invitarme a una cerveza para compensarme por las molestias. Hace que me de cuenta de que los Ubers autónomos ofrecerán una experiencia muy diferente. Menos equivocaciones y sin conductores irritantes, sí, pero también sin nadie que ayude a meter la maleta en el maletero o devuelva un iPhone extraviado.
Foto: Una pantalla táctil colocada en la parte de atrás del coche muestra el mundo tal y como lo percibe el sistema de láseres del coche. Crédito: Uber.
Rechazo la cerveza, me despido de Brian y llego al vasto almacén del NREC unos 20 minutos tarde. El edificio está repleto de fascinantes prototipos robóticos. Y si uno se fija bien, encontrará unos antepasados de los vehículos autónomos de hoy. Justo en la entrada, por ejemplo, se encuentra el Terregator, un robot con seis ruedas del tamaño aproximado de una nevera, con un anillo de sensores colocado encima. En 1984, Terregator fue de los primeros robots diseñados para divagar fuera del laboratorio, desplazándose sobre ruedas por el campus de la Universidad de Ca egie Mellon a pocos kilómetros por hora. En 1986, a Terregator le sucedió una furgoneta altamente modificada llamada NavLab, uno de los primeros vehículos totalmente controlados por ordenador que salió a las calles. Justo fuera de la entrada del NREC se encuentra otro notable precursor: un Chevrolet Tahoe personalizado, lleno de ordenadores y decorado con lo que tiene aspecto de ser una de las primeras versiones del conjunto de sensores que ado a los tejados de los coches autónomos de Uber. En 2007, este robot, llamado Boss, ganó una competición de conducción urbana organizada por la Agencia de Proyectos Avanzados de Defensa de Estados Unidos. Fue un gran momento para los vehículos autónomos, pues demostró que podían navegar dentro del tráfico, y tan sólo unos años después Google probaba coches autónomos en calles de verdad.
Tres de estos robots de la Universidad de Ca egie Mellon demuestran que hasta hace poco los progresos hacia los vehículos autónomos han sido muy graduales. El hardware y software mejoraron, pero el sistema luchaba por entender el mundo que ve un conductor, con toda su rica complejidad y rarezas. En NREC, conocí a William "Red" Whittaker, el profesor de la Universidad de Ca egie Mellon que lideró el desarrollo de Terregator, la primera versión de NavLab y Boss. Whittaker dice que el nuevo servicio de Uber no implica que la tecnología esté perfeccionada. "Por supuesto que no está resuelta. Aún hay que solucionar los casos extremos".
Crédito: Jean Jullien.
Y existen bastantes casos extremos con los que lidiar, incluidos los sensores cegados o impedidos por el mal tiempo, una deslumbrante luz solar u obstrucciones. También están los inevitables fallos de software y hardware. Pero, de forma más importante, los casos extremos implican lidiar con lo desconocido. No se puede programar un coche para cualquier situación imaginable, así que en algún momento hay que confiar en que lidiará con casi cualquier cosa que se le eche, haciendo uso de la inteligencia que tenga. Y resulta difícil confiar en eso, especialmente cuando incluso el malentendido más pequeño, como confundir una bolsa de papel con una gran piedra, podría llevar al coche a hacer algo innecesariamente peligroso.
Aunque los progresos se han acelerado en los últimos años. En particular, los avances en la visión de máquinas y el aprendizaje automático han permitido que los vehículos autónomos saquen más provecho de las imágenes de vídeo. Si se alimenta a uno de estos sistemas con suficientes ejemplos, no solo identificará un obstáculo con una precisión tal que hasta podría distinguir si se trata de un peatón, un ciclista o un gato errante.
Aun así, los casos extremos importan. El director del NREC es Herman Herman, un experto en robótica que se crió en Indonesia, estudió en la Universidad de Ca egie Mellon y ha desarrollado vehículos autónomos para labores de defensa, minería y agricultura. Cree que los coches autónomos llegarán, pero señala algunas preocupaciones prácticas sobre el plan de Uber. Herman explica: "Cuando tu navegador web u ordenador se bloquea, resulta irritante pero para nada importante. Si tienes seis carriles de autopista, un coche autónomo en uno de los carriles del medio y el coche decide girar a la izquierda, pues te puedes imaginar lo que pasará después. Sólo hace falta el envío de un único comando erróneo al volante".
Foto: Los Ford Fusions modificados de Uber resultan fáciles de identificar en las calles de Pittsburg. Crédito: Uber.
Otro problema que prevé está en escalar la tecnología. Está bien liberar unos pocos coches autónomos en la calle, pero, ¿y docenas o cientos? Los escáneres láser de los coches de Uber podrían generar interferencias entre sí, señala, y si esos vehículos estuviesen conectados a la nube haría falta una cantidad imposible de ancho de banda. Incluso algo tan sencillo como que un sensor esté sucio podría generar incidencias, afirma. En su opinión, "el problema más grave de todos es cómo se puede verificar que un sistema autónomo es seguro", y añade que para ello están desarrollando un nuevo grupo específico de investigación.
Aprendiendo a conducir
Para una perspectiva más interactiva, me dirijo al otro lado de la ciudad para hablar con la gente que desarrolla los coches autónomos. Visito a Raj Rajkumar, un miembro del profesorado de robótica de la Universidad de Ca egie Mellon que dirige un laboratorio financiado por GM. En el cambiante mundo de las investigaciones de coches autónomos, que a menudo es dominado por personas de Silicon Valley (EEUU), Rajkumar podría parecer algo anticuado. Vestido con un traje gris, me recibe en su despacho y después me lleva a un garaje en el sótano donde ha estado trabajando en un prototipo de Cadillac. El coche contiene numerosos sensores, similares a los que se encuentran en los coches de Uber, pero han sido miniaturizados y escondidos para que parezca totalmente normal. Rajkumar se siente orgulloso de sus progresos para que los coches autónomos sean prácticos, pero me advierte de que los taxis de Uber podrían estar generando demasiada esperanzas. El experto afirma: "Falta mucho para que podamos eliminar el conductor de la ecuación. La gente debería templar sus expectativas".
"Somos seres cognitivos y sensibles. Comprendemos, razonamos y actuamos. Pero los vehículos autónomos sólo están programados para hacer determinadas cosas en determinados escenarios".
Además de la fiabilidad del software de un coche, le preocupa que un vehículo autónomo pueda ser víctima de hackers. Rajkumar explica: "Tenemos constancia del ataque terrorista de Niza [Francia], donde el conductor terrorista atropelló a cientos de personas. Imagínate que no hubiera habido un conductor dentro del vehículo". Uber afirma que se toma este tema muy en serio. Recientemente añadió a su equipo dos expertos líderes en la seguridad informática de los vehículos. Rajkumar también advierte que se hacen falta progresos fundamentales para que los ordenadores interpreten el mundo real de manera más inteligente. El experto continúa: "Como humanos, entendemos la situación. Somos seres cognitivos y sensibles. Comprendemos, razonamos y actuamos. Pero los vehículos autónomos sólo están programados para hacer determinadas cosas en determinados escenarios".
En otras palabras, la colorida imagen que observé desde el asiento trasero de mi Uber autónomo es una forma simplista y ajena de entender el mundo. Muestra dónde se encuentran los objetos, a veces con una precisión de centímetros, pero no hay quién entienda qué son esas cosas realmente o qué podrían hacer. Esto es más importante de lo que podría parecer. Un ejemplo obvio es cómo reacciona la gente cuando ven un juguete en medio de la calle y concluye que podría haber un niño en las inmediaciones. "La dificultad adicional es que Uber gana la mayor parte de su dinero en zonas urbanas y suburbanas", señala Rajkumar. "Allí es donde se suelen producir más situaciones inesperadas con mayor frecuencia", añade.
Foto: Dentro de los coches, los portavasos han sido reemplazados con un botón plateada para activar el modo autónomo y un gran botón rojo de parada. Crédito: Uber.
Es más, cualquier cosa que salga mal dentro del servicio experimental de taxis de Uber podría tener consecuencias en toda la industria. El primer accidente mortal de un sistema de conducción autónoma, cuando un Tesla en modo Autopilot obvió un gran camión en una carretera de Florida (EEUU) esta primavera, ya ha suscitado preocupaciones de seguridad. Aunque esté dirigida a aumentar la seguridad en carretera, desplegar precipitadamente cualquier tecnología podría provocar fácilmente el rechazo público. Keith de MIT afirma: "Aunque Uber ha hecho un trabajo genial a la hora de promocionar esto como un avance, siendo realistas aún seguimos bastante lejos de la meta". El experto añade: Las tecnologías novedosas dependen de un boca a boca positivo para generar la aceptación de los consumidores, pero puede suceder lo opuesto también. Si se atribuyen terribles accidentes a esta tecnología, y los reguladores aplican una mano más dura, entonces eso desde luego aguaría el entusiasmo de la gente".
Hacia la mitad de mi viaje en el coche de Uber, tengo la oportunidad de experimentar la realidad de los límites de la tecnología de primera mano cuando se me invita a sentarme en el asiento del conductor. Acciono un botón para activar el sistema de conducción autónoma, y se me indica que lo puedo desactivar en cualquier momento si muevo volante, presiono un pedal o acciono el gran botón rojo. El coche parece conducirse sólo perfectamente, igual que antes, pero no puedo dejar de fijarme en lo nervioso que está ahora el ingeniero del asiento del copiloto. Y entonces, mientras estamos parados sobre un puente a causa del tráfico con coches que nos pasan en dirección contraria, el coche empieza a girar lentamente el volante hacia la izquierda y empieza a meterse en el carril contrario. "Coje el volante", grita el ingeniero.
Tal vez sea un error de software, o tal vez los sensores del coche se han visto confundidos por los amplios espacios abiertos a cada lado del puente. Sea lo que sea, hago rápidamente lo que me ordena.