Los autos que se manejan solos no llegarán pronto a Latinoamérica

Las zonas del mundo que más necesitan de este avance tecnológico, irónicamente, son las que menos preparadas están para su llegada

La tecnología de autoconducción aun no está lista para el caótico mundo humano
The Drive / Getty

Los autos que se manejan solos prometen ser la solución para el tráfico. En algunas ciudades de Estados Unidos y otros países europeos las compañías dedicadas a la autoconducción ya han comenzado a probar sus prototipos, principalmente Google, Tesla y Uber.

Sin embargo, aunque las pruebas pueden considerarse exitosas y vislumbran un futuro con poquísimos accidentes mortales en las carreteras, las zonas del mundo que más necesitan de este avance tecnológico, irónicamente, son las que menos preparadas están para su llegada.

De acuerdo a los últimos datos de la Organización Mundial de la Salud, los países con la mayor tasa de accidentes de carretera son los que están en vías de desarrollo: África, Medio Oriente y Latinoamérica. Una de las razones principales de esta alta mortalidad es la falta de una adecuada estructura vial.

Mucho más que algoritmos

Y para que los vehículos autónomos puedan funcionar, además de los complejos algoritmos, una buena estructura vial es necesaria. "Muchas de las cosas que estamos haciendo en autoconducción en este momento probablemente no funcionarían si estuviéramos tratando de hacerlas en un país del tercer mundo", dice a The Wired, Ram Vasudevan, codirector del Ford Center de la Universidad de Michigan para vehículos autónomos.

Semáforos malogrados, signos viales deficientes, carreteras en mal estado (o totalmente inexistentes) y falta de policías, son algunas de las cosas que uno encuentra en las ciudades de los países en vías de desarrollo.

A esto se le debe sumar la falta de data, específicamente mapas. Los autos que se manejan solos necesitan la ayuda de mapas detallados que contengan todo: la altura de los bordes de la calle, la ubicación de los desvíos temporales, la posición exacta de las señales de tráfico y los semáforos en el espacio tridimensional.

Esos mapas ya se han desarrollado para ciudades con flotas autónomas y se actualizan constantemente utilizando datos que los autos autónomos captan mientras conducen. Pero en lugares como Nairobi, Beirut o Lima, donde Google Maps en dos dimensiones contiene errores básicos, la falta de datos es una enorme desventaja. Incluso si existieran mapas detallados, requerirían un mantenimiento intensivo.

"En un entorno estructurado, no tendrías que hacerlo con tanta frecuencia, porque las cosas se mantienen prácticamente igual", dice Daniel Asmar, un experto en visión por computadora y profesor de ingeniería en la Universidad Americana de Beirut. "En un entorno no estructurado, donde las cosas cambian todo el tiempo, puedes imaginar cuántas veces tienes que seguir construyendo esta plataforma una y otra vez. Es una tarea realmente desalentadora".

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El factor humano

Otro factor a tomar en cuenta es el humano. No es ningún secreto que los conductores kenyanos, indios o mexicanos no suelen ser los más respetosos con las leyes. Existe una suerte de equilibrio implícito: “si todos rompemos las leyes, entonces nadie las rompe”. Este es tipo de escenarios, en donde nadie cumple las deficientes reglas, son increíblemente complicados de predecir con un algoritmo.

Los humanos podemos navegar estos caóticos ambientes después de mucha práctica y solo porque contamos con un excelente hardware en nuestros cráneos.

En el hipotético caso que un vehículo autónomo quiera hacer un giro en una avenida donde los conductores son agresivos e imprudentes, el resultado puede ser un incremento en el tráfico o un trágico accidente. Esto se debe a que el software de los autos que se manejan solos suele estar diseñado para seguir las normas y ser cauteloso. Difícilmente un conductor humano esperará ese comportamiento por parte de otro conductor humano.

Primeros prototipos

Aun así, ya existen compañías probando la tecnología en países famosos por su tráfico como India y China. De acuerdo a Bloomberg, La compañía india Tata ha creado una pista de pruebas fuera de Bangalore para simular las carreteras locales, con peatones y vacas. Pero la empresa aún tiene un largo camino por recorrer: sus sistemas de visión artificial actualmente no identifican el 15% de los vehículos en las carreteras indias, dijo un ejecutivo de Tata a la referida agencia.

Por su parte, en China, la compañía Baidu está trabajando con otras 50 startups para desarrollar su software de conducción autónoma, y espera los vehículos estén listos "tan pronto como el próximo año", de acuerdo a lo dicho por su CEO, Ya-Qin Zhang.

Didi Chuxing, la versión china de Uber, está adoptando un enfoque mucho más mesurado. El presidente de la compañía, Jean Liu, dijo en una entrevista un cambio repentino y "disruptivo" en la autoconducción sería peligroso. "Creo que la gente debería centrarse más, ya sabes, en cuán seguro es (en vez de) qué tan pronto puede salir", dijo Liu.

Cabe señalar que estas empresas están localizadas exclusivamente en Asia y no se conoce de ninguna startup o compañía establecida que replicar lo mismo en el África o en Latinoamérica. La razón, con seguridad, es la falta de incentivos monetarios.

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El mercado manda

Además de la infraestructura y la cultura hay un tercer factor que impide una rápida llegada de la tecnología de autoconducción a los países en vías de desarrollo: el dinero.

Los mercados africano y latinoamericano son pequeños en comparación al norteamericano, japonés o europeo. De acuerdo a un reporte del Banco Macquire, menos del 10% de los autos están en estas dos regiones juntas, y aunque se espera un rápido crecimiento sus economías aún no serán lo suficientemente grandes como para ser atractivas a los inversores.

Por eso, no es casualidad que la mayoría de las rimbombantes declaraciones sobre los avances en la tecnología salgan de Tokio, Stuttgart o Silicon Valley, y nunca de Sao Paulo o Ciudad del Cabo.

Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma

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