Cuando publiqué en Instagram en mayo sobre mi primer viaje en un automóvil Waymo autónomo impulsado por IA en San Francisco (un video de un asiento de conductor vacío con el volante girando suavemente a la izquierda en una calle muy transitada), las respuestas variaron desde “Ay” y “Eso es una LOCA” a “No, no, no”.
Lo admito, yo también me asusté un poco cuando Waymo, un destacado Jaguar blanco, totalmente eléctrico, equipado con sensores giratorios en el techo, me transportó arriba y abajo por una de las calles más empinadas de San Francisco. Pero me sorprendió gratamente (y alivió) ver al conductor autónomo detenerse total pero suavemente en todas y cada una de las señales de alto a lo largo de la ruta. El Waymo era un conductor defensivo, pero no demasiado lento; Conducía con cuidado, pero se aventuraba en el tráfico con convicción. Finalmente exhalé y me relajé.
El educado chófer de Waymo parece casi mágico. El viaje me dejó preguntándome: ¿Cómo exactamente logró mi Waymo hacer esto sin fallar? Recientemente, Waymo me dio la oportunidad de descubrirlo mientras se prepara para expandirse a Atlanta y Austin, ampliando sus flotas en el Área de la Bahía, Los Ángeles y Phoenix.
Waymo, una subsidiaria de Alphabet que comenzó como la Google Self-Driving Project en 2009, solo comenzó a ofrecer viajes al público sin conductores humanos de seguridad en los últimos años. En agosto anunció que prestará servicios durante más de 100.000 viajes pagados por semana en el puñado de ciudades estadounidenses en las que opera. Pero a medida que Waymo se expande a nuevas ciudades, necesita convencer a decenas de miles de nuevos usuarios para que superen la inquietante sensación de viajar en un taxi sin conductor.
Si bien Waymo ha sido algo cauteloso en cuanto a cómo funciona exactamente su tecnología de conducción autónoma impulsada por IA en el pasado, la compañía ahora cree que ofrecer una mirada más cercana bajo el proverbial capó es importante para que los autos autónomos obtengan una mayor aceptación. Srikanth Thirumalai, jefe de ingeniería de tecnología a bordo de Waymo, dijo Fortuna que priorizar la seguridad en sus mensajes, en lugar de centrarse en la IA, ha sido crucial para generar confianza con los pasajeros potenciales. (Naturalmente, todas las empresas de vehículos autónomos también deben pasar por el escrutinio regulatorio).
“No queremos desviar la atención de lo que realmente estamos tratando de hacer aquí”, dijo Thirumalai. Fortuna en su primera entrevista desde que se unió a Waymo hace un año después de 18 años en Amazonas. “Tenemos que empezar diciendo 'oye, estamos desarrollando esta tecnología de manera responsable'”.
Pero ayudar a más personas a comprender cómo funciona su sistema impulsado por IA, explicó, es la siguiente etapa en el esfuerzo de 15 años de la compañía para construir “el controlador más confiable del mundo”.
“Compartir más información sobre nuestra tecnología y su seguridad es esencial para generar confianza con los pasajeros y las comunidades en las que operamos”, dijo.
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Más allá de el revuelo de la IA generativa
Mientras que Waymo tiene se adelantó a la competencia de vehículos autónomos Por el momento, los coches autónomos siguen siendo un trabajo en progreso. Rivales de GM, Amazonasy tesla para desarrolladores de software como Wayve, son derramando miles de millones de dólares a desarrollar sus propios sistemas. Y los reguladores están vigilando de cerca los autos robot que actualmente deambulan por las carreteras en áreas designadas.
en febrero El DMV de California le retiró el permiso al Cruise de GM el año pasado después de un accidente en el que uno de sus robotaxis de San Francisco atropelló a un peatón que había sido arrojado en su camino por otro automóvil, arrastrando a la mujer herida por 20 pies. La compañía dejó en tierra su flota en todo Estados Unidos y recientemente comenzó a realizar pruebas nuevamente en algunas ciudades con conductores de seguridad al volante.
Waymo ha evitado hasta ahora incidentes graves, pero ha hecho su porcentaje de titulares: En mayo, un taxi Waymo desocupado chocó contra un poste telefónico en Phoenix, Arizona, lo que llevó a Waymo a emitir una retiro voluntario y actualizar el software de toda su flota de 672 vehículos autónomos. En agosto, hubo informes de que Waymos tocaba la bocina entre sí en un estacionamiento de San Francisco, molestando a los vecinos (Waymo dijo que era una “consecuencia no deseada” de una característica de seguridad destinada a evitar colisiones a baja velocidad cuando un automóvil daba marcha atrás). Y la semana pasada, un Waymo se detuvo junto a un autobús de San Francisco justo afuera de un evento de Y Combinator, y un video se volvió viral varios directores ejecutivos de tecnología intentan moverlo (Un representante de Waymo dijo que “la puerta trasera del autobús hizo contacto con el costado de nuestro vehículo y no pudo cerrarse. Enviamos a nuestro equipo de asistencia en carretera para recuperar el vehículo y, antes de que llegaran, los transeúntes sacudieron nuestro vehículo para sacarlo de la puerta. para que el autobús pudiera continuar”).
Thirumalai, quien se centró en búsquedas y compras basadas en inteligencia artificial en Amazon antes de unirse a Waymo, enfatizó su entusiasmo por el desafío de trabajar para impulsar productos que funcionen de manera segura y confiable en situaciones del mundo real. De hecho, es una de las razones por las que se unió a Waymo. Al mismo tiempo, añadió, es una forma humilde de ir más allá del revuelo actual en torno a la IA generativa.
Los vehículos autónomos, explicó, presentan un problema de aprendizaje extremo de “cola larga”, donde los eventos que son raros e inesperados también son, colectivamente, numerosos y una prioridad máxima a abordar. Estos vehículos requieren una IA que “se generalice muy bien”, añadió, por lo que puede manejar situaciones relativamente comunes y predecibles, como detenerse en un semáforo en rojo o ceder el paso a los peatones, pero también escenarios sorprendentes o inusuales, como el cruce de una persona en silla de ruedas. el camino por la noche, o un árbol cayendo en el camino, o incluso una manada de animales de circo se escapó de la parte trasera de un camión (vale, inventé eso último, pero ese es el punto: la IA debe estar preparada para cualquier cosa).
Los modelos duales de IA de Waymo — a bordo y en la nube
Para abordar situaciones de conducción tanto predecibles como de “cola larga”, la tecnología actual de Waymo en sus automóviles, así como una versión de próxima generación que aún se está probando y aún no está disponible para los conductores, comienza con docenas de sensores a bordo que permiten automóvil para visualizar su entorno y proporcionar datos completos para ayudar a su sistema de inteligencia artificial a tomar decisiones en tiempo real.
Estos sensores incluyen radares, cámaras de vídeo de alta definición y de otro tipo, y receptores de audio externos, así como LiDAR de tejado (Detección y rango de luz) que generan vistas 3D de 360 grados en tiempo real y brindan percepción de profundidad. El conjunto de sensores proporciona al sistema Waymo Driver campos de visión superpuestos para que pueda observar simultáneamente objetos, obstáculos o características del terreno a una distancia de hasta 300 metros, desde diferentes perspectivas (el sistema de próxima generación tendrá un alcance de 500 metros en un terreno despejado). día, dice Waymo).
Los sensores recopilan datos de varios escenarios, recopilados durante cada viaje que realiza un Waymo. La compañía también utiliza datos sintéticos para entrenar a Waymo con simulaciones de una diversidad más amplia de situaciones (como condiciones climáticas) de las que podría encontrar en las carreteras de Phoenix o San Francisco.
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Waymo ha desarrollado un modelo de IA a gran escala llamado Waymo Foundation Model que respalda la capacidad del vehículo para percibir su entorno, predice el comportamiento de otros en la carretera, simula escenarios y toma decisiones de conducción. Este modelo masivo funciona de manera similar a los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, que se entrenan en vastos conjuntos de datos para aprender patrones y hacer predicciones. Así como a las empresas les gusta OpenAI y Google han creado modelos multimodales más nuevos Para combinar diferentes tipos de datos (como texto e imágenes, audio o video), la IA de Waymo integra datos de sensores de múltiples fuentes para comprender su entorno.
El Waymo Foundation Model es un modelo único y de tamaño enorme, pero cuando un usuario se sube a un Waymo, el automóvil funciona con un modelo a bordo más pequeño que es “destilado” de uno mucho más grande, porque debe ser lo suficientemente compacto en para funcionar con la potencia del coche. El modelo grande se utiliza como modelo de “Profesor” para impartir su conocimiento y poder a modelos de “Estudiantes” más pequeños, un proceso ampliamente utilizado en el campo de la IA generativa. Los modelos pequeños están optimizados para brindar velocidad y eficiencia y funcionan en tiempo real en cada vehículo, al tiempo que conservan las capacidades críticas de toma de decisiones necesarias para conducir el automóvil.
Como resultado, las tareas de percepción y comportamiento, incluida la percepción de objetos, la predicción de las acciones de otros usuarios de la carretera y la planificación de los próximos pasos del vehículo, se realizan a bordo del vehículo en tiempo real. El modelo mucho más grande también puede simular entornos de conducción realistas para probar y validar sus decisiones virtualmente antes de implementarlo en los vehículos Waymo. El modelo a bordo también significa que Waymos no depende de una conexión inalámbrica constante a Internet para funcionar: si la conexión se interrumpe temporalmente, Waymo no se congela en seco.
En última instancia, explicó Thirumalai, el sistema de inteligencia artificial de Waymo es capaz de elegir la trayectoria que cree que es la mejor dada la situación. (Waymo no compartiría especificaciones específicas sobre los modelos, como la cantidad de parámetros u otros detalles, citando confidencialidad).
“He visto el futuro y sería estúpido no ser parte de él”
El sistema de inteligencia artificial de Waymo no es el único enfoque que están utilizando las empresas para abordar la conducción autónoma. Por ejemplo, Wayve, una startup con sede en el Reino Unido respaldada por microsoft y el científico jefe de Meta, Yann LeCun, no utiliza LiDAR (aunque utiliza cámaras de alta definición), sino que confía en los tipos de cámaras y sensores de ultrasonido que ya vienen como estándar en muchos vehículos, y está muy centrado en desarrollar un único generador. “Modelo mundial” de IA que interpreta datos visuales y toma decisiones de conducción como un sistema integrado. El sistema de piloto automático de Tesla, que aún no es capaz de conducir de forma autónoma sin supervisión, evita el Lidar y se basa en sensores y un conjunto de ocho cámaras que proporcionan una vista de 360 grados alrededor del vehículo. como el fabricante de automóviles impulsa la conducción autónoma sin supervisiónha comenzado a probar un nuevo sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales.
Wayve, sin embargo, no tiene cientos de robotaxis autónomos en las carreteras, como Waymo; en cambio, está desarrollando sus productos de software para implementarlos en vehículos construidos por los principales fabricantes de automóviles. Y, según se informa, el robotaxi de Tesla no estará en las carreteras hasta dentro de al menos un par de años más. El enfoque de Waymo, por otro lado, “funciona al revés del problema que estamos tratando de resolver, que es, ¿cómo se consiguen estos autos en el mundo real?”
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Para Thirumalai, la oportunidad de ayudar a Waymo a utilizar la IA para alcanzar sus objetivos de seguridad era demasiado buena para dejarla pasar. “Estaba feliz en Amazon y realmente no buscaba un cambio”, dijo. “Llegó Waymo y el equipo me sorprendió, su misión, lo que habían logrado hasta ahora; estaba claro para mí que con este viento de cola de la IA, realmente iban a crecer y ser una gran fuerza de cambio. para el mundo”.
Si bien es posible que haya tenido momentos de ansiedad al subir esa empinada calle de San Francisco, Thirumalai no tenía esas preocupaciones. Su primer viaje en Waymo, tomado durante su entrevista con Dmitri Dolgov, codirector ejecutivo de Waymo, “me dejó alucinado”, dijo.
El Waymo, dijo, navegó por el tráfico matutino del centro de San Francisco y recorrió Telegraph Hill hasta llegar a Coit Tower, con vista a la ciudad y la bahía. Para ser claros, no hay ningún ejército de magos humanos detrás de la cortina de Waymo que ayuden al auto a avanzar: “Eso sería extremadamente difícil para nosotros escalar, con los millones, millones de millas que conducimos cada mes”, dijo, aunque Enfatizó que hay operadores remotos humanos disponibles para intervenir si un automóvil Waymo se atasca y necesita contexto adicional.
Mientras el Waymo de Thirumalai circulaba con seguridad por calles estrechas y se anticipaba a los peatones e incluso se enfrentaba a coches aparcados en doble fila, se dio cuenta de que estaba experimentando un viaje muy especial. “Creo que estas personas nos han llevado a un punto en el que estamos conduciendo tan bien, si no mejor, que un ser humano, y están haciendo todo esto justo cuando la IA está despegando”, dijo.
Cuando Thirumalai regresó de su viaje en Waymo, le contó a su esposa su experiencia. “Dije, Dios mío, he visto el futuro”, recordó. “Y sería estúpido si no fuera parte de ello”.
