Nissan: Marteen Sierhuis, director del Centro de Investigación de Nissan, utiliza su experiencia previa en la N.A.S.A. para modelar el futuro de la conducción autónoma

SILICON VALLEY – El Dr. Maarten Sierhuis, quien es director del Centro de Investigación de Nissan en Silicon Valley, expone en el siguiente en ensayo diversas visiones de investigación en torno a vehículos autónomos e inteligencia artificial. Sierhuis utiliza actualmente su experiencia previa en la NASA para trabajar en la tecnología de conducción autónoma para Nissan.

Una carrera que inició en el espacio

“Empecé a trabajar en el Centro de Investigación Ames de la N.A.S.A. en Silicon Valley en 1998. Después de estar ahí 12 años me cambié a Xerox PARC, donde fui director y conduje una investigación en sistemas de agentes múltiples e interacción hombre-máquina. Sin embargo, fue en la N.A.S.A donde creé mucho de lo que empleo hoy día en Nissan.

Aquí iniciamos el desarrollo de un lenguaje de simulación que nos permitía moldear el comportamiento humano y a muchas personas trabajando en conjunto. Estudiábamos de qué manera podrían vivir las personas en Marte y trabajar con gente que estuviera en la tierra, al igual que sistemas autónomos que incluían robots y pequeños hábitats en Marte. Primero comenzamos a simular esto con nuestro lenguaje; pero una vez que empezamos a ejecutar este lenguaje en tiempo real también se convirtió en un lenguaje de programación para sistemas autónomos en general.

Comenzamos a construir agentes inteligentes para robots, el Control de las Misiones y el hábitat. Después añadimos un sistema de diálogo discursivo, con el cual logramos que los astronautas hablaran con su sistema autónomo, incluyendo el robot y el hábitat, así como a los sistemas en Control de Misiones. Lo pusimos a trabajar en el espacio y, de hecho, construimos un agente inteligente en el traje del astronauta que monitoreara de manera autónoma su salud.

Ayudamos a diseñar cómo podrían trabajar los robots en Marte con la gente de la tierra. Después de lograr el éxito en este proyecto, nos solicitaron automatizar los controles de vuelo en el Centro de Control de Misiones de la N.A.S.A para la Estación Espacial Internacional. El último proyecto que hice en la N.A.S.A. utilizó mi lenguaje computacional para automatizar un controlador de vuelo para la Estación Espacial Internacional. Este sistema se transformó en una realidad en 2008 y todavía se encuentra en funcionamiento: por medio de él se lleva a cabo toda la comunicación de la Estación Espacial Internacional.

La conexión con los vehículos

 

Construir un sistema autónomo para un vehículo en la tierra es realmente como construir un robot que conduce a 128 kilómetro por hora, muy cerca de otros robots. Esto es muy diferente de Marte, donde no hay muchas personas –por lo menos en la actualidad.

Cuando piensas en seres humanos interactuando con otros y con robots, muchas cuestiones te vienen a la cabeza, porque el vehículo tiene que estar en el camino con otras personas, las cuales incluyen a peatones, ciclistas y otros vehículos. En este escenario, es clave un modelo de agentes múltiples, en donde se sepa lo que todo el mundo está haciendo, con la finalidad de que el vehículo no sólo sepa lo que tiene que hacer por sí mismo, sino también su relación con otros en el camino. El trabajo que hice en la N.A.S.A es muy importante en este contexto.

Relacionado con estas cuestiones del medio ambiente implicado en el manejo, comencé un proyecto de investigación en el Norte de Holanda, una provincia que tiene un sistema de tránsito líder en el mundo. Cada semáforo de ahí está conectado con todos los demás, y, dependiendo de cuántos vehículos haya en los caminos se comunican dinámicamente entre ellos para decidir qué cambiarán. Utilizamos información de estos semáforos localizados en intersecciones y construimos algoritmos de aprendizaje automático para predecir el momento en el que un semáforo cambiará a rojo o verde, basándonos en qué tan lejos esté uno de él.

En la actualidad usamos estos algoritmos con nuestro software de vehículos autónomos, para que cuando el vehículo se conduzca pueda obtener información del sistema de tránsito para predecir cuánto tiempo la luz del semáforo permanecerá en rojo o verde. En un escenario ideal, el vehículo autónomo no tendría que detenerse, ya que puede reprogramar su ruta automáticamente y cruzar por todos los semáforos que estén en verde. Mientras optimizamos nuestro sistema autónomo para que el vehículo evite detenerse en los semáforos, también enviamos información desde el vehículo al sistema para optimizar el manejo del tránsito a una escala mayor.

¿Por qué Silicon Valley?

Mucha de la tecnología de los vehículos autónomos hoy en día está basado en software y en inteligencia artificial (IA); y no hay un mejor lugar en el mundo para trabajar en esto que Silicon Valley. Al inicio de los años 2000, muchos investigadores de Inteligencia Artificial vinieron a Silicon Valley para unirse a la industria tecnológica. Nissan se dio cuenta de esto a mediados de los años 2000: si quería realmente dedicarse a construir vehículos autónomos de fábrica, tendría que tener una presencia en este lugar.

El Centro de Investigación de Nissan tiene relación con gente de las Universidades de Stanford y UC Berkely, las cuales también son una mina de talento para nosotros, y hemos establecido una colaboración en investigación muy estrecha y fructífera con la N.A.S.A. También estamos estableciendo contacto con varias compañías de Silicon Valley para ver cómo podemos trabajar juntos. Es por ello que es esencial para nosotros estar en esta región.

Una visión hacia el futuro de la movilidad

Tengo una visión muy particular acerca de cómo los seres humanos y los sistemas autónomos deberían de trabajar juntos, así que realmente me causó admiración que las personas que colaboran en Nissan pensaran de forma similar. Nissan cree que la movilidad es para el bien de la sociedad, y esa es una de las razones por las que decidí integrarme a su equipo de trabajo.

Es emocionante pensar en una sociedad en la que el sistema de movilidad correcto sea utilizado para el propósito correcto en el momento adecuado. Vamos a interactuar con vehículos compartidos que puedan transportarme perfectamente de mi casa a la escuela para recoger a los niños. Lo que tenga que hacer en mi vida diaria se integrará a la perfección con servicios de movilidad en diferentes lugares. No creo que la transportación pública deba desaparecer. Al integrar nuestros vehículos, trenes, aviones e incluso nuestras bicicletas en una sociedad donde tengamos más espacio para estacionamiento y paisajes hermosos, también tendremos más espacio para las personas.

La visión de Nissan de tener literalmente cero accidentes y cero emisiones es una gran motivación para hacer que la investigación esté dirigida en esta dirección. La tecnología autónoma se puede aplicar no solamente dentro del vehículo, sino también en la “nube”, trenes y otros sistemas de transportación. Siempre deberíamos de ser eficientes en la forma en la que nos transportamos e interactuamos con otras personas.”