Tesla y la IA: ¿Va camino de la genialidad o del riesgo?

Tesla es una marca que siempre procura ser diferente. Mientras que la mayoría de los fabricantes incorporan sensores LiDAR para mapear el entorno en 3D, la compañía de Elon Musk confía exclusivamente en cámaras y procesamiento de imágenes mediante inteligencia artificial.

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Esta elección ha sido objeto de debate, especialmente cuando se comparan los resultados en pruebas de seguridad y detección de obstáculos.

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La tecnología detrás de la decisión

El sistema de Tesla, conocido como Full Self-Driving (FSD), utiliza múltiples cámaras para capturar imágenes del entorno, que luego son procesadas por algoritmos de aprendizaje profundo.

Esta arquitectura permite que el vehículo tome decisiones en tiempo real basadas en la información visual, sin depender de mapas predefinidos o sensores adicionales.

Según un informe de Carglass, los sistemas LiDAR emiten rayos láser infrarrojos que rebotan en los objetos y son captados por receptores, permitiendo medir con precisión la distancia y forma de los objetos hasta 250 metros de distancia.

Esa tecnología es utilizada por fabricantes como Mercedes y Honda en sus sistemas de conducción autónoma homologados, como el Drive Pilot y el Traffic Jam Pilot, respectivamente.

Las diferencias entre ambos enfoques se han evidenciado en diversas pruebas. En una demostración realizada por un youtuber, un Tesla Model Y equipado con FSD no logró detectar una pared simulada y colisionó con ella. En contraste, un Lexus con sensores LiDAR identificó el obstáculo y se detuvo a tiempo.

En otra prueba, un maniquí del tamaño de un niño fue colocado en la carretera. El Lexus, gracias al LiDAR, frenó adecuadamente. El Tesla, utilizando solo su sistema de frenado automático de emergencia basado en cámaras, no detectó al maniquí y lo atropelló. Cuando se activó el Autopilot, el Tesla logró reducir la velocidad, pero la reacción fue tardía.

Estas pruebas han generado preocupaciones sobre la capacidad del sistema de Tesla para manejar situaciones complejas, especialmente en condiciones de baja visibilidad como lluvia, niebla o iluminación deficiente.

La perspectiva de la competencia

Li Xiang, fundador y presidente de la marca china Li Auto, expresó: “Si Elon Musk condujera en China, entendería por qué es necesario el LiDAR”.

Xiang argumenta que en las carreteras chinas, donde es común encontrar camiones sin luces traseras estacionados en la vía, el LiDAR es esencial para detectar estos peligros a tiempo. Añadió: “Es muy importante porque nuestros autos están orientados a la familia y la seguridad de todos es muy importante”.

Las razones detrás de la elección de Tesla

Elon Musk ha sido claro en su postura contra el uso de LiDAR. Considera que es una tecnología costosa y redundante. Musk ha declarado que los humanos conducen utilizando solo sus ojos, por lo que los vehículos deberían ser capaces de hacer lo mismo con cámaras.

De paso, el uso exclusivo de cámaras permite a Tesla reducir el costo de producción y simplificar la arquitectura del vehículo.

Un estudio de Carglass señala que el uso de LiDAR, junto con otros sistemas de detección como cámaras, incrementa significativamente el costo de la tecnología.

Por ejemplo, el Avatr 11, un vehículo chino, cuenta con 35 sensores, incluyendo tres LiDAR, 13 cámaras de alta resolución, seis radares de ondas milimétricas y 12 sensores ultrasónicos, además de una cámara de monitoreo del conductor.

Procesar la información de todos estos sensores en tiempo real requiere una potencia de cálculo elevada, lo que aumenta el costo y la complejidad del sistema.

En contraste, la tecnología de Tesla “requiere menos potencia de cálculo”, ya que se centra exclusivamente en analizar imágenes. Esto permite que los autos de Tesla “requieran una red de a bordo de menor capacidad y cableado”, utilizando menos memoria, sin necesidad de refrigeración adicional y, en consecuencia, con un menor consumo de energía.

Desafíos regulatorios y de seguridad

A pesar de los avances tecnológicos, Tesla ha enfrentado desafíos en la homologación de su sistema FSD como conducción autónoma, incluso en Estados Unidos.

Mientras que fabricantes como Mercedes han logrado la aprobación de sus sistemas en Alemania y EE.UU., Tesla continúa en proceso de obtener la certificación necesaria.

Además, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras (NHTSA) ha solicitado a Tesla información detallada sobre sus planes de implementación de robotaxis en Austin, Texas, programados para junio.

Dicha solicitud forma parte de una investigación en curso sobre la seguridad de la tecnología FSD, especialmente su desempeño en condiciones de baja visibilidad, como niebla, lluvia y polvo.

A pesar de las críticas y desafíos, Elon Musk mantiene su visión de un futuro donde los vehículos autónomos operen sin necesidad de sensores adicionales.

Tesla planea lanzar un robotaxi llamado “Cybercab”, diseñado para “conducción autónoma supervisada”, con un precio estimado por debajo de $30,000 dólares. Este vehículo utilizará exclusivamente cámaras y aprendizaje automático para tomar decisiones de conducción.

Musk confía en que, con el tiempo y la recopilación masiva de datos de su flota, la inteligencia artificial de Tesla superará las capacidades humanas y las de otros sistemas que dependen de sensores como el LiDAR.

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