El futuro es de los vehículos autónomos. En unos años, no será necesario pasar por una autoescuela ni aprobar el carné de conducir para trasladarse de un punto a otro en nuestro propio coche. Ni tampoco contratar a alguien que realice las funciones de chófer. Y eso es porque se conducirán solos. Un comando de voz bastará para que se ponga en marcha sin que nosotros, los seres humanos, debamos poner las manos en los volantes y los pies en los pedales.

Aunque todavía faltan unos cuantos años para que sea una realidad, son varias las empresas que están desarrollando robotaxis (taxis autónomos) y probándolos en algunas ciudades alrededor del mundo. Por ejemplo, Waymo, subsidiaria de Google, que hace unos meses empezó a ofrecer el servicio en Los Ángeles (aunque más de 1.200 vehículos tuvieron que ser retirados tras una serie de accidentes relacionados con postes, cercas de alambre y otros objetos en la vía pública).

Desarrollar un sistema de conducción autónoma que no falle cuando las condiciones del entorno son desfavorables es muy complicado. Los sensores (cámaras, LiDAR, radar…) no son tan eficientes cuando nieva que cuando hace sol y hay buena visibilidad. También tiene responder bien en situaciones complejas con cierto grado de impredecibilidad, como peatones cruzando fuera del paso para peatones. Una nueva IA “pensante” reduce justamente el peligro para los peatones en un 51%.

Un sistema de conducción autónoma que evalúa el riesgo como los seres humanos

Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST) han desarrollado un marco de codificación cognitiva que imita la forma en que los humanos evalúan el riesgo y toman decisiones socialmente responsables, lo que podría reducir significativamente el riesgo vial y también mejorar la seguridad de los usuarios vulnerables de la vía pública.

El equipo de investigadores, dirigido por el profesor Yang Hai, profesor titular del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de la HKUST, se propuso cerrar una brecha crítica en el comportamiento de los vehículos autónomos. Los actuales suelen evaluar los riesgos por pares, comparando dos agentes a la vez, lo que limita su capacidad para navegar por entornos complejos con múltiples actores (véase intersecciones o zonas escolares).

Los conductores humanos, sin embargo, tienden a priorizar la seguridad de los peatones o ciclistas, aunque eso signifique retrasar sus propios movimientos o aceptar riesgos menores en otros lugares. Este tipo de juicio moral se llama «sensibilidad social», y es lo que simular el nuevo sistema desarrollado en HKUST.

Para conseguirlo, el sistema empieza analizando a cada usuario de la vía en el entorno del vehículo e identifica cómo podría comportarse cada uno, qué tan rápido se mueven y qué tan predecibles son. No es lo mismo un niño que camina cerca del borde de una carretera (alto riesgo) que un adulto montado en bicicleta (aunque también presente cierto riesgo).

A partir de ese análisis, todos los riesgos no se tratan de la misma manera, sino según su vulnerabilidad, incorporando una perspectiva social y ética a la toma de decisiones. De este modo, un vehículo autónomo puede decidir ceder el paso o detenerse ante un peatón incluso cuando las normas de tránsito le permiten avanzar. El sistema se ha probado en 2 mil escenarios de tráfico simulados, y los vehículos que lo utilizaron redujeron su riesgo total de tráfico en un 26,3%.