



Además de dar los primeros pasos en un nuevo mercado, la aparición de la robotaxis de Tesla en las calles de Austin nos deja muchas otras lecturas. Entre ellos, la empresa se ha acercado a la conducción autónoma, el uso de la inteligencia artificial y cómo se aprovecha de sus millones de automóviles en la calle para avanzar más rápido y gastar menos dinero que la competencia.
Y eso tiene sus consecuencias.
Un freno inesperado. Un Tesla Robotaxi que excede un cruce, que marcha a la velocidad esperada y que, sin previo aviso y sin razón aparente, se ralentiza hasta que casi se detiene por completo. ¿Qué hace que el coche dude?
A la derecha de la intersección, en una calle perpendicular a la marcha del Robotaxi de Tesla, se detiene una patrulla policial. Esto no obstaculiza la marcha del vehículo autónomo, pero, a pesar de esto, el automóvil se detiene fuertemente. El video se puede encontrar en YouTube Después de la altura de un usuario y Las cuentas de antitesla las han replicado en x.
Quien ha subido el video es Edward NiedermeyerPeriodista se especializó en el mundo del motor en los Estados Unidos y autor de un libro en 2019 sobre el nacimiento de Tesla y la figura de Elon Musk, especialmente conocida por su posicionamiento crítico con la marca.
Miedo a la policía. En TechCrunch Se hacen eco del video y ponen sobre la mesa la posibilidad de que este tipo de comportamiento se deba al aprendizaje que Tesla Robotaxis ha hecho de sus propios conductores.
Es probable que, aprendiendo con la enorme base de datos de millones de automóviles en la carretera, la inteligencia artificial que respalda los movimientos del automóvil autónomo que replica el comportamiento de una buena parte de los humanos: detenerse ante un policía. Esto es lo que DGT define cómo «Efecto Miron».
«Vivir millones de vidas». Durante mucho tiempo, Elon Musk supone que la inteligencia artificial utilizada en sus bebidas de los vehículos que la compañía tiene en las calles. «Es como vivir millones de vidas simultáneamente y ver situaciones muy inusuales que una persona en su vida no vería», dijo Elon Musk en la presentación de Tesla Cybercab.
La compañía confía en que no tiene que invertir miles de millones de dólares en el desarrollo de su conducción autónoma total, como Waymo y Cruise porque usan los datos que sus conductores producen con sus vehículos. Por lo tanto, la inteligencia artificial aprende de sus comportamientos y toma decisiones que podrían considerarse más humanas y menos robotizadas. Tan humano como detener un auto de policía o cubrir una intersección.
Un valor diferencial. Tesla confía en que este enfoque es clave para posicionarse como el mejor operador del mercado. Aunque solo hay una docena de robotaxis que circula por las calles, los datos recopilados no solo se obtienen con vehículos de prueba, se obtienen datos reales con conductores reales, lo que debería ahorrar enormes cantidades de dinero y horas invertidas.
No solo eso, la compañía también aspira a tener vehículos más baratos en la calle. La combinación de cámaras de inteligencia artificial es un combo que, según la compañía, les permite ahorrar dinero en radares y sensores lidar, que hacen que los vehículos que se colocan en las calles sean mucho.
Por supuesto, no está del todo claro que este es el acto correcto de actuar porque, como se ve en algunas pruebas, el sensor LiDAR es mucho más efectivo frente a las cámaras en situaciones específicas, como baja visibilidad o con obstáculos que pueden generar confusión en las cámaras.
Una sombra. Este último es relevante. Prueba de Mark Rober Mostró que un automóvil con cámaras no puede discernir de manera segura si lo que está delante es una pared pintada como una carretera o un camino real. El sensor LiDAR, sin embargo, detecta el obstáculo.
Aunque esta situación no se dará en condiciones reales, nos muestra la efectividad del sistema para discriminar cuando enfrenta una situación o no de peligro. Por ejemplo, cuando un Tesla Robotaxi confunde una sombra simple con un objeto En la carretera. Este caso, que está en Una publicación de Reddit Cuando se recopilan todos los errores de la robotaxis, se podría resolver con el uso de este sistema en lugar de confiar en todo para las cámaras.
Foto | Tesla y Remi Gieing
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