Simulaciones caóticas con elefantes: la clave para mejorar los coches autónomos

Los coches autónomos más avanzados siguen chocando contra obstáculos, a veces con consecuencias mortales. ¿La solución? Hacer las simulaciones de prueba más caóticas y realistas.

Un equipo de investigadores ha desarrollado un nuevo sistema de evaluación para vehículos autónomos, llamado Fail2Drive, que somete a los algoritmos a situaciones impredecibles y absurdas, como un elefante cruzando una calle urbana o un tobogán abandonado en medio de la calzada.

«¿Por qué el elefante cruzó la carretera? Para demostrar lo frágil que es tu modelo», escribió Andreas Geiger, jefe del Grupo de Visión Autónoma de la Universidad de Tübingen (Alemania) y coautor del estudio, en un post de LinkedIn. En los vídeos de prueba, un vehículo autónomo simulado atropella al animal, mientras que en otro escenario choca contra un tobogán de parque infantil colocado en la calzada sin motivo aparente. Incluso un muro pintado para simular un camino recto engañó a los sistemas, demostrando fallos en modelos reales.

«Hay un problema serio, aunque poco discutido, en la investigación de conducción autónoma: la mayoría de los modelos se entrenan y evalúan con los mismos escenarios», explicó Geiger. «Lo que parece un rendimiento excelente puede ser simplemente memorización».

Fail2Drive introduce escenarios fuera de lo común en el simulador de código abierto CARLA, ampliamente usado en la industria. Entre las pruebas más disparatadas destacan elefantes obedeciendo pasos de cebra, pero también situaciones peligrosas pero realistas, como un camión de bomberos aparcado en la calzada, que el vehículo embiste a toda velocidad.

Al probar los modelos con Fail2Drive, los investigadores descubrieron una caída del 22.8% en su tasa de éxito, «lo que subraya graves problemas de robustez en los enfoques actuales», según Geiger. Además, este método podría evitar muertes de animales, ya que los vehículos autónomos han estado involucrados en accidentes con fauna salvaje.

Aunque no se sabe si esta técnica será suficiente para preparar a los coches autónomos para el caos de la conducción real, al menos podría salvar algunas vidas, incluidas las de los elefantes.

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