Los coches autónomos han recorrido un largo camino, pero aún les cuesta muchísimo reaccionar ante situaciones inesperadas (ver La jungla de asfalto supone un duro reto para los coches autónomos de Google). Y eso es justo lo que Yibiao Zhao quiere cambiar.

En la conferencia EmTech de MIT Technology Review celebrada este mes en EE. UU., Zhao, que es cofundador de iSee, una spin-off del Instituto Tecnológico de Massachusetts, destacó las limitaciones de los enfoques de aprendizaje automático existentes, basados en reconocer patrones, para los vehículos autónomos. Cree que su trabajo sería más útil y describió un nuevo conjunto de algoritmos que intentan imitar la comprensión instintiva del mundo físico de los humanos (ver Menos datos y más psicología para dar sentido común a los coches autónomos).

El investigador explicó: "Cuando vemos algo durante unos pocos segundos mientras conducimos, podemos deducir rápidamente la intención del conductor que tenemos delante. Queremos que los automóviles dispongan de esta misma capacidad de predicción".

Para ello, Zhao y sus compañeros han recurrido a algunas de sus investigaciones previas inspiradas en la ciencia cognitiva. Como una en la que enseñaron a un robot a romper una nuez con un martillo, después le quitaron el martillo y le pidieron que seleccionara la herramienta más apropiada de un surtido aleatorio.

"El objetivo era darle al robot la misma comprensión profunda de las propiedades de las herramientas que un ser humano", dijo Zhao. Su trabajo podría generar avances en campos más allá de los vehículos autónomos. El científico también ha participado en un proyecto del Gobierno de EE. UU. (patrocinado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) para desarrollar robots capaces de entender intuitivamente las intenciones de los soldados con los que están emparejados en el campo de batalla.