El ma­peo del fu­tu­ro

El éxi­to de la au­to­con­duc­ción de­pen­de­rá de la pre­ci­sión con que se tracen las ru­tas vir­tua­les en ca­da ciu­dad del mun­do.

Milenio - Mercados Milenio - - FINANCIAL TIMES - LES­LIE HOOK

Cuan­do un co­che de au­to­con­duc­ción mi­ra al mun­do, ve mu­chas co­sas. Cuen­ta con ra­da­res que mi­den la dis­tan­cia que hay has­ta el si­guien­te co­che, tie­ne cá­ma­ras que cap­tan imá­ge­nes en co­lor de la ca­lle y sus sen­so­res Li­dar (que de­tec­tan ob­je­tos y mi­den la dis­tan­cia me­dian­te pul­sos de luz) en­vían pul­sa­cio­nes lá­ser que re­co­no­cen lo que le ro­dea. Pa­ra cual­quier au­to­mó­vil con­du­ci­do por un ro­bot, uno de los com­po­nen­tes más im­por­tan­tes del via­je no so­lo es lo que ve, sino lo que sa­be de an­te­mano so­bre el área por la que va a via­jar.

El ro­bot ne­ce­si­ta un ma­pa, pe­ro no cual­quie­ra. Es­tos co­ches re­quie­ren una re­pre­sen­ta­ción tri­di­men­sio­nal del en­torno, con una ac­tua­li­za­ción per­ma­nen­te y una pre­ci­sión mi­li­mé­tri­ca. Mien­tras re­co­rre las ca­lles, un vehícu­lo de au­to­con­duc­ción re­co­pi­la más de un te­raby­te de da­tos al día, can­ti­dad su­fi­cien­te pa­ra lle­nar 1,500 dis­cos com­pac­tos. Sin em­bar­go, esa can­ti­dad tan de­ta­lla­da de in­for­ma­ción que vie­ne de sus sen­so­res, no re­sul­ta ren­ta­ble en­viar­la a tra­vés de una red co­mo in­ter­net.

En su lu­gar, las com­pa­ñías tie­nen que trans­fe­rir los da­tos fí­si­ca­men­te de un dis­co du­ro a otro, pro­ce­so que se co­no­ce co­mo snea­ker­net.

La re­co­pi­la­ción de da­tos for­ma par­te de una ca­rre­ra por ama­sar co­no­ci­mien­tos so­bre el mun­do fí­si­co pa­ra pro­gra­mar una nue­va ge­ne­ra­ción de au­to­mó­vi­les. Los in­ves­ti­ga­do­res es­pe­ran que al fi­nal la in­for­ma­ción bá­si­ca ten­ga apli­ca­cio­nes no so­lo pa­ra el trans­por­te y la lo­gís­ti­ca, sino pa­ra el de­sa­rro­llo de tec­no­lo­gías de reali­dad au­men­ta­da, con­vir­tién­do­se en una es­pe­cie de simulación del mun­do real que po­dría usar cual­quier ro­bot, dron o co­che.

Sin em­bar­go, el pri­mer pa­so pa­ra ma­te­ria­li­zar es­te po­ten­cial es desa­rro­llar tec­no­lo­gías pa­ra ha­cer ma­pas efi­ca­ces. El vo­lu­mi­no­so al­ma­ce­na­mien­to de da­tos so­lo es uno de los pro­ble­mas téc­ni­cos que ocu­pan las men­tes de los in­ge­nie­ros más bri­llan­tes de Si­li­con Va­lley. Sin me­jo­res ma­pas en 3D, la re­vo­lu­ción del co­che au­tó­no­mo tar­da­rá más en vol­ver­se reali­dad.

“Es­te es un pro­ble­ma di­fí­cil”, di­ce Brian McC­len­don, un ex­per­to en ma­pas quien con an­te­rio­ri­dad di­ri­gió Goo­gle Maps y fue co­fun­da­dor de la com­pa­ñía que más tar­de se con­ver­ti­ría en Goo­gle Earth. McC­len­don tam­bién di­ri­gió los es­fuer­zos de ma­peo en Uber

El ase­sor de Dee­pMap, una star­tup de ma­peo fun­da­da por an­ti­guos co­le­gas de Goo­gle, afir­ma que la ra­zón de que es­tos ma­pas sean tan im­por­tan­tes pa­ra los co­ches de au­to­con­duc­ción no re­si­de so­lo en la lo­ca­li­za­ción, sino tam­bién en que “re­du­ce la car­ga de tra­ba­jo que tie­ne que ha­cer el soft­wa­re au­tó­no­mo pa­ra re­co­no­cer el mun­do a su al­re­de­dor”.

Al com­pa­rar el en­torno real con lo que se pre­di­jo en el ma­pa, ex­pli­ca, los ro­bots pue­den cen­trar la aten­ción so­lo en las co­sas que sean di­fe­ren­tes, co­mo un pea­tón o una bi­ci­cle­ta.

La in­ver­sión en la in­ves­ti­ga­ción de vehícu­los au­tó­no­mos al­can­zó ni­ve­les ré­cord en el úl­ti­mo año, y jun­to a ella au­men­ta­ron los fon­dos pa­ra me­jo­rar los ma­pas. Star­tups co­mo Ci­vil Maps, Dee­pMap y Lvl5 con­tra­ta­ron in­ge­nie­ros de Goo­gle, Ap­ple y Tes­la, y re­cau­da­ron más de 40 mi­llo­nes de dó­la­res (mdd) de fi­nan­cia­mien­to.

Mien­tras tan­to, las com­pa­ñías de co­ches de au­to­con­duc­ción más gran­des cuen­tan con sus pro­pios sis­te­mas de ma­pas. La pe­ri­cia de Alp­ha­bet con los ma­pas se con­si­de­ra una ven­ta­ja cla­ve pa­ra su di­vi­sión de co­ches de au­to­con­duc­ción, por ejem­plo, Way­mo ya com­ple­tó más de 6.4 mi­llo­nes de ki­ló­me­tros de con­duc­ción au­tó­no­ma. (Alp­ha­bet es pro­pie­ta­rio de Goo­gle Maps, Goo­gle Earth, Goo­gle Street View y la apli­ca­ción de na­ve­ga­ción Wa­ze, que le da se­gui­mien­to al trá­fi­co en tiem­po real).

Den­tro de la in­dus­tria exis­te un de­ba­te so­bre si lla­mar a es­tas re­pre­sen­ta­cio­nes vi­sua­les “ma­pas”, de­bi­do a su complejidad. La in­for­ma­ción que se re­co­pi­la pue­de di­vi­dir­se en ca­te­go­rías: lo­ca­li­za­ción de ban­que­tas, edi­fi­cios y ár­bo­les; se­ña­les de trá­fi­co y se­má­fo­ros; y có­mo de­be­ría com­por­tar­se el co­che de au­to­con­duc­ción, por ejem­plo, en re­la­ción con res­pe­tar el lí­mi­te de ve­lo­ci­dad. La pre­ci­sión es tan im­por­tan­te que has­ta los pe­que­ños cam­bios, co­mo la va­ria­ción de las pla­cas tec­tó­ni­cas que se mue­ven cen­tí­me­tros ca­da año, pue­den in­fluir.

“La pa­la­bra ‘ma­pa’ no es una for­ma pre­ci­sa de des­cri­bir­lo”, di­ce Wei Luo, di­rec­to­ra ope­ra­ti­va de Dee­pMap. Ella pre­fie­re pen­sar en eso co­mo una pie­za de soft­wa­re que ali­men­ta al au­to­mó­vil con in­for­ma­ción so­bre su en­torno.

Su co­le­ga, Ja­mes Wu, fun­da­dor de Dee­pMap, des­cri­be es­tos ma­pas co­mo “par­te del ce­re­bro” del ro­bot que per­mi­ten com­pren­der su ubicación.

“Por lo ge­ne­ral con­si­de­ro al ma­pa co­mo la ‘ me­mo­ria co­lec­ti­va’ de to­dos los co­ches de au­to­con­duc­ción”, afir­ma Ralf Herrt­wich, di­rec­tor de ma­pas pa­ra au­to­mó­vi­les de He­re, que en su ma­yo­ría es pro­pie­dad de au­to­mo­tri­ces ale­ma­nas des­pués de que un con­sor­cio com­pró por 2,800 mdd la di­vi­sión de crea­ción de ma­pas de No­kia en 2015.

El enor­me vo­lu­men de da­tos em­plea­do en los ma­pas plan­tea un di­le­ma. Otro re­to es man­te­ner­los ac­tua­li­za­dos, pa­ra que pro­por­cio­nen la in­for­ma­ción más nue­va po­si­ble.

“Mu­chas com­pa­ñías to­da­vía no re­suel­ven có­mo al­ma­ce­nar sus da­tos”, ex­pli­ca Sra­van Put­ta­gun­ta, di­rec­tor eje­cu­ti­vo de la star­tup de ma­pas Ci­vil Maps. “Por es­ta ra­zón, los vehícu­los au­tó­no­mos tie­nen una geo­va­lla (un pe­rí­me­tro vir­tual). Fí­si­ca­men­te no pue­den al­ma­ce­nar los da­tos en la ca­jue­la del co­che, así que se les res­trin­ge a de­ter­mi­na­das zo­nas”, se­ña­la.

Ci­vil Maps in­ten­ta abor­dar el pro­ble­ma sim­pli­fi­can­do los da­tos, pe­ro aún no exis­te un es­tán­dar pa­ra la in­dus­tria. Ade­más, la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial ne­ce­sa­ria pa­ra ge­ne­rar es­tos ma­pas dis­ta de ser per­fec­ta. Aun se ne­ce­si­tan hu­ma­nos pa­ra com­pro­bar in­for­ma­ción, va­lo­rar la ne­ce­si­dad de ac­tua­li­za­cio­nes y ana­li­zar por qué los au­tos co­me­ten erro­res en las prue­bas.

Otro desafío es la pro­fun­da frag­men­ta­ción del sec­tor, ya que no exis­te un es­tán­dar co­mún ob­vio pa­ra es­tos ma­pas de al­ta de­fi­ni­ción en 3D, y las com­pa­ñías no com­par­ten da­tos al con­si­de­rar que es in­for­ma­ción pro­pia im­por­tan­te.

“To­do el mun­do tra­ta de desa­rro­llar sus pro­pias so­lu­cio­nes de ma­pas en al­ta de­fi­ni­ción (HD) pa­ra cu­brir sus ne­ce­si­da­des, y eso no su­ma”, di­ce Ja­mes Wu. “Pro­ba­ble­men­te sea una de las cau­sas que evi­ten que los au­tó­no­mos se con­vier­tan en al­go ge­ne­ra­li­za­do”.

Al no com­par­tir los da­tos de ma­pas y al em­plear di­fe­ren­tes es­tán­da­res, ca­da com­pa­ñía tie­ne que crear nue­vos pro­yec­tos pa­ra ca­da nue­va ciu­dad en la que pla­nee en­trar. “Va a re­tra­sar el des­plie­gue en cier­tas áreas geo­grá­fi­cas”, di­ce Wang. Las di­fe­ren­tes re­glas de con­duc­ción en ca­da ciu­dad tam­bién sig­ni­fi­ca que se de­ben ha­cer más re­to­ques de soft­wa­re.

La de­man­da emer­gen­te de ma­pas es­pe­cia­li­za­dos en 3D dio lu­gar a una ca­rre­ra en­tre com­pa­ñías co­mo He­re y Tom­Tom, el fa­bri­can­te de dis­po­si­ti­vos de na­ve­ga­ción por sa­té­li­te, y nue­vas fir­mas co­mo Dee­pMap.

Mien­tras que las star­tups se cen­tran en ma­pas pa­ra co­ches de au­to­con­duc­ción, He­re y Tom­Tom creen que los de al­ta de­fi­ni­ción se­rán úti­les, in­clu­so an­tes de la adop­ción ge­ne­ra­li­za­da de vehícu­los au­tó­no­mos, ya que ayu­da­rán con las tec­no­lo­gías avan­za­das de asis­ten­cia al con­duc­tor.

Los di­se­ña­do­res de ma­pas pa­ra au­to­mó­vi­les tra­di­cio­na­les creen que los de al­ta de­fi­ni­ción se con­ver­ti­rán en gran­des fuen­tes de in­gre­sos.

En la in­dus­tria, hay quie­nes pien­san que, una vez que los co­ches pue­dan mo­ver­se de for­ma au­tó­no­ma, el soft­wa­re de ma­pas po­dría in­cor­po­rar­se a otros ti­pos de dis­po­si­ti­vos ro­bó­ti­cos.

“Pien­so que to­da la ro­bó­ti­ca va a se­guir el ejem­plo y to­ma­rá la di­rec­ción de los co­ches de au­to­con­duc­ción”, afir­ma Wang.

Los in­ves­ti­ga­do­res es­pe­ran que los co­ches de au­to­con­duc­ción pue­dan re­du­cir pro­gre­si­va­men­te su de­pen­den­cia de los ma­pas, a me­di­da que los sen­so­res Li­dar me­jo­ren lo su­fi­cien­te co­mo pa­ra per­mi­tir­les son­dear su en­torno. Los ma­pas se­rán fun­da­men­ta­les pa­ra ga­ran­ti­zar la se­gu­ri­dad du­ran­te los pri­me­ros años de los co­ches au­tó­no­mos, pe­ro, con el tiem­po, wla tec­no­lo­gía po­dría de­jar es­to atrás.

“En el muy lar­go pla­zo, Goo­gle Maps en su for­ma ac­tual se­rá to­do lo que vas a ne­ce­si­tar, por­que los co­ches se­rán tan in­te­li­gen­tes co­mo los hu­ma­nos y re­sol­ve­rá to­dos los pro­ble­mas exis­ten­cia­les dia­rios”, di­ce McC­len­don. “Pe­ro eso se­rá den­tro de mu­chos, mu­chos años, cuan­do tu au­to sea el equi­va­len­te a un hu­mano”.

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