Varios de los especialistas que han intervenido en la reciente Nvidia IA Summit (Cumbre IA de Nvidia) han subrayado la necesidad acuciante de estandarización en el sector de los vehículos autónomos, un ámbito que, según han reconocido, se halla en un período de rápida transformación debido a las continuas innovaciones tecnológicas.

En el transcurso del acto, celebrado en Washington DC, Danny Shapiro (en la foto, a la izquierda), vicepresidente de automoción de Nvidia, ha destacado el elevado número de accidentes, heridos y víctimas mortales en las carreteras de todo el mundo, en los que el error humano es una de las causas principales.

Según Shapiro, “mejorar la seguridad en nuestras carreteras es fundamental”. El directivo ha destacado que Nvidia lleva dos décadas de colaboración con la industria del automóvil en el desarrollo de sistemas avanzados de asistencia al conductor y de tecnología de conducción totalmente autónoma.

Shapiro ha explicado que Nvidia se sirve de ordenadores especializados para entrenar la IA de sus sistemas para vehículos, así como en simulaciones y pruebas de conducción, e instala también otro dispositivo en los automóviles a fin de procesar en tiempo real los datos de los sensores.

Dichos sistemas permiten ciclos de desarrollo continuados que mejoran el rendimiento y la seguridad del software de los vehículos autónomos y, por ende, de los propios vehículos.



Mark Rosekind (en la foto, a la derecha), ex administrador de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico por Carretera estadounidense, establece una relación entre la problemática de seguridad y los planteamientos actuales en materia de regulaciones, y pone como ejemplo su propio país.

El experto explica que la coexistencia de dos autoridades distintas en el marco normativo estadounidense podría dificultar el desarrollo de normas de seguridad exhaustivas para los vehículos autónomos. Así, la administración federal regula las especificaciones de los vehículos, mientras que son los Estados quienes se ocupan de la formación de los conductores, los seguros y la concesión de licencias.



Cambio tecnológico

También se ha prestado atención a la necesidad de normativas adaptables, que sigan el ritmo del cambiante panorama tecnológico.

Marco Pavone (en la foto, en el centro), director de investigación en vehículos autónomos de Nvidia, señala que la IA generativa y las tecnologías de renderización neuronal permiten el desarrollo de nuevas herramientas, que proporcionan a investigadores y desarrolladores la capacidad de replantearse y mejorar el proceso de desarrollo de los vehículos.



Según Pavone, dichas tecnologías están transformando la manera en que se diseñan, prueban y despliegan los sistemas destinados a vehículos autónomos, y contribuyen a crear soluciones de conducción autónoma más seguras y eficientes.

También se han tratado los avances más recientes en tecnologías de simulación, y en cómo estos facilitan la realización de pruebas más exhaustivas con vehículos autónomos, al generar complejos escenarios para pruebas de estrés destinadas a mejorar la seguridad de dichos vehículos.

Pavone señala que los modelos fundamentales, como por ejemplo los de visión-lenguaje, facilitan a los desarrolladores la creación de software de conducción autónoma más eficaz ante los contratiempos.

Un ejemplo de los avances que se están realizando es la alianza, anunciada durante la Nvidia IA Summit, entre MITRE, una organización sin ánimo de lucro respaldada por el gobierno estadounidense, y Mcity, un centro de pruebas gestionado por la Universidad de Michigan, que aspira a desarrollar una plataforma de validación virtual y física de vehículos autónomos.

Aerial view of a winding track with surrounding greenery. The track is marked with lanes and circular sections. Nearby are parking lots, buildings, and a water tower. In the background, a forested area extends into the distance.

MITRE recurrirá a las herramientas de simulación de Mcity y a un gemelo digital para proporcionar una plataforma que ofrezca simulación de sensores con base física y habilitada por las API (interfaces de programación de aplicaciones) Omniverse Cloud Sensor RTX de Nvidia.

Se espera que dicho enfoque sirva a los desarrolladores para realizar pruebas exhaustivas en un mundo simulado y garantizar la validación de los vehículos autónomos antes de desplegarlos en el mundo real.



Rosekind cree que el anuncio de MITRE supone una oportunidad para que una fuente de confianza establezca un entorno independiente y neutral destinado a la realización de pruebas de seguridad, lo que se vería como una continuación de un enfoque general que considera necesaria la creación de normativas coherentes.

El ex administrador señala que MITRE cuenta con un sólido historial en varios sectores, sobre todo en aviación, lo que refuerza la credibilidad de su iniciativa en materia de vehículos autónomos.

Ha habido consenso sobre las ventajas de la simulación en las pruebas con vehículos autónomos. Los ponentes han resaltado la importancia de poder efectuar pruebas repetibles en condiciones muy peligrosas.

Pavone ha subrayado que dicha capacidad es crucial para la simulación de diferentes casos a escala, mientras que Shapiro señala que la repetibilidad y controlabilidad de la simulación son sus mayores ventajas.

En un entorno simulado, los desarrolladores pueden manipular variables tales como el tiempo y la hora del día, e incorporar peligros diversos. Dicha flexibilidad les permite ejecutar varias veces los escenarios a fin de buscar el perfeccionamiento y la capacidad del software.