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Cuando los coches te conocen tan bien como tu madre

Recientemente apareció en los medios especializados, como este, la incorporación de un sistema inteligente al último modelo de Jaguar Land Rover que aprende tus hábitos. Hay un vídeo bastante recomendable y corto que permite entender a qué se refiere el fabricante de coches.


No cabe duda de que Jaguar habrá hecho una estimación del impacto, buen funcionamiento y robustez de este sistema (esto último es difícil de conseguir). Además, sería recomendable realizar un estudio sobre el impacto de la atención a la carretera que gana o pierde el conductor. Pero bueno, no nos meteremos en estos aspectos.

El artículo de hoy pretende explicar qué subyace bajo esta tecnología, y no es ni más ni menos que las redes neuronales y los grafos. Las redes neuronales son una herramienta de la inteligencia artificial y se emplean para modelar funciones o procesos de un montón de datos de entrada desconocidos. Son capaces de detectar patrones cognitivos o repeticiones de procesos aleatorios, de ahí que se empleen mucho en la rama machine-learning (aprendizaje de máquinas).

No pretendo entrar en profundidad en el tratamiento matemático y resolución de este tipo de sistemas, pero puede que un gráfico así me ayude a explicarme (y que la he sacado de esta página):


Esto es un grafo, y es una representación de redes neuronales. Se usan muchísimo y es muy conocido el problema de los puentes de Könisberg. Pero el enfoque de este artículo es distinto. 

Fijémonos en la imagen de arriba y pensemos que A (el nodo de arriba) soy yo. El coche me ha reconocido y detectado que he montado en el coche. A partir de ahora, registrará todos mis hábitos y los grabará. Desde A puede llegar a varias opciones por distintos caminos. Esto podría ser como: 

- Yo, el coche, he identificado quién se ha montado. El camino a) representa que nada más montar, arrancamos el coche.
- el camino b) representa que montamos en el coche, encendemos la radio y arrancamos
- el camino c) indica que lo primero es encender el GPS.
- etc.

¿Cuál es el proceso? Cuando yo haya montado unas cuantas veces en el coche, éste habrá grabado en el grafo todos mis hábitos, y les habrá dado un peso. Al final, mis hábitos más repetidos serán los que más peso tengan (por ahí el flujo del grafo es más probable que pase -> hay más probabilidades de que si el coche me ofrece el camino b) acierte, si ha grabado que he elegido el camino b) el 72% de las veces).

Cuántas más variables incluyamos en el grafo, más difícil será su resolución y que el coche acierte con nuestros hábitos al volante. Hay toda una rama de resolución de grafos para ello, normalmente llamado "problema de colorear el grafo". La resolución no es tan simple como elegir la opción más usada por el usuario al volante, sino que varios caminos de los grafos pueden llevar al mismo nodo, o al revés.

Obviamente, esto no solo ocurre con coches, sino que también es aplicable a webs de compras, por ejemplo.


Tungsteno y errores sobre la historia

A menudo empleamos como sinónimos el material y elemento químico tungsteno de la misma manera que wolframio. Siendo estrictos y tal y como cuentan en este blog, el nombre actual científico otorgado por la IUPAC es tungsteno, así que emplearé este término en este artículo.

Durante la Segunda Guerra Mundial, uno de los muchos vericuetos de su desarrollo que inclinó la balanza a un lado y a otro en distintos momentos, fue que los nazis vieron al tungsteno como un material estratégico, mientras que los Aliados lo veían como una sustancia que impedía obtener hierro más puro. Resulta paradójico que a través de empresas con dueños alemanes, los nazis se hicieran a principios de 1900 con varias minas que estaban en el sur de Inglaterra.

El tungsteno es un recurso escaso. Algunas de las minas principales estaban en la Península Ibérica, en China y Japón. Es un material muy interesante, ya que tiene el punto de fusión y ebullición más alto de la naturaleza, además de ser un material muy duro.

Y aquí es donde viene el pequeño error histórico, ya que según un importante medio español (e incluso la BBC lo deja un poco ambiguo) los nazis usaban el tungsteno para blindar sus tanques. El medio español ha metido la pata varias veces (1, 2 y 3), pero hay otros sitios que también lo han hecho.

No es cierto, ya que la aplicación real del tungsteno era el de fabricación de metal-duro y el refuerzo de las balas. El metal-duro es una sustancia que gracias a sus buenas propiedades térmicas, de dureza y desgaste, permite mecanizar piezas metálicas mucho más rápido que los aceros tradicionales. Gracias al metal-duro, los nazis producían tanques muy rápido.

Y la otra razón es para reforzar las balas y obuses, que sí que eran capaces de atravesar tanques.


El hard metal (metal duro en castellano) es esencialmente granos de carburo de tungsteno embebidos en una matriz de una aleación de Fe-Co. Por otro lado, el refuerzo de munición se obtiene por su elevada densidad. El tungsteno sí que se mezcla con el acero, pero en muy pequeñas cantidades. De lo contrario, lo puede volver muy frágil.



Cuando los Aliados cortaron el suministro de este material desde Inglaterra, los nazis se centraron en extraerlo y transportarlo desde Galicia, y precisamente estos días se ha anunciado una película que conmemora esos hechos. También ocurrieron anécdotas curiosas, como que los alemanes se confundían y compraban piedras.  

Cada vez más cerca del coche fantástico

Es una noticia de hace unas semanas, pero dada la temática del blog y mi interés por el tema, no puedo dejar pasar la ocasión de incorporar a este blog el vídeo sobre la vuelta del Audi RS7 autónomo al circuito de Hockenheim el pasado 20 de octubre. Al coche lo han bautizado como Bobby.



Completó una vuelta al trazado alemán en un poco más de dos minutos. Y tardó un poco menos de lo que los ingenieros de Audi públicamente declaraban (2:10). Queda lejos del récord establecido por Kimmi Raikkönen en este circuito (1:13), pero aún así, la marca de Ingolstadt ha reclamado el récord de velocidad de vehículos autónomos

El evento tuvo más éxito del esperado incluso por la propia marca, ya que en momentos de la carrera el servidor de la señal que retransmitía las imágenes cayó por la avalancha de curiosos que se conectaron. Todo esto culminó una investigación de 15 años, lo cual demuestra que los tiempos en tecnología son largos, y que una marca que se ponga en este momento a apostar por la conducción autónoma sin aliarse con compañías experimentadas, puede estar fuera del mercado si todo esto prospera.

Éste es otro vídeo sobre los últimos hitos de este vehículo, que ya estuvo inmerso en el tráfico de la ciudad y corrió en Utah.



Está claro que el desafío se hizo en condiciones muy controladas. Es mucho más fácil (en mi opinión) desarrollar un vehículo autónomo que circule a alta velocidad por una pista como Hockenheim, que meterlo en la ciudad o en un circuito de rallye donde hay mucha más incertidumbre, desconocimiento del terreno, etc.

Sin embargo, me quedo con el detalle de que al contrario que el coche de Google, este Audi no tiene el LIDAR en el techo. El fabricante alemán parece que ha conseguido abaratar la tecnología de visión artificial, aunque no puedo asegurar que haga exactamente lo mismo que Google. Ibeo Automotive es el responsable de este cambio, y vale la pena echarle un vistazo, ya que el alto precio del LIDAR hace inviable la masificación de estas máquinas.




Pero la patente del vehículo autónomo se la ha llevado Google. Realmente, esa patente lo que hace es especificar el modo de transición de vehículo con conductor a vehículo autónomo. Sin embargo, ahora la guerra no está en ese tipo de patentes, sino que todo el mundo se ha dado cuenta de que coches autónomos equivale a tráfico de millones de datos. Y ahí están las gigantes tecnológicas intentando hacerse con el mercado, mientras que GM y otros intentan impedírselo.

La ética del coche autónomo

De todas las discusiones de ciencia que me he encontrado últimamente, ésta es la que más interés ha suscitado. Se trata del artículo a cargo de Patrick Lin, donde se cuestionaba la ética del coche autónomo (artículo original).

El dilema versa así: si el coche autónomo fuera a toda la velocidad, y se viera frente a la posibilidad de chocarse contra un coche grande o un coche pequeño, ¿con cuál decidiría impactar, si el coche estuviese programado para minimizar el daño? ¿Es esto una situación improbable? Bueno, no tanto. Es muy común que en carreteras de nuestro país (y más en Estados Unidos) salten a la carretera animales salvajes. Los humanos reaccionan instintivamente, pero un coche autónomo responderá según cómo esté programado. Y hay que dar respuesta a estas situaciones extremas.

Además, no es tan simple. En el caso anterior, el coche debería chocarse contra el vehículo más grande para proteger la vida de su propio ocupante. ¿Pero y si el impacto fuera inminente contra dos motoristas: uno que va sin casco y otro que sí que lo lleva? En esta ocasión, la situación más favorable no afecta al ocupante del coche. ¿Pero entonces todos los motoristas dejarán de llevar casco para evitar que sean la preferencia de este robot?



Lo más probable parece ser que los programadores necesitarán diseñar funciones coste, donde se estudie toda la situación y se elija la que minimice los daños humanos. El coche autónomo no debe de comportarse como lo haría una persona, sino mejor. De hecho, esa fue la razón que esgrimió Sebastian Thrun (director del Google Car) para embarcarse en el proyecto. Recordemos que aproximadamente un tercio de los accidentes tienen como causa concurrente las distracciones al volante, fallos humanos evitables. Hace un año, responsables del Google Car anunciaban que efectivamente, su coche tenía habilidades de conducción mejoradas frente a las humanas. Es decir, el coche autónomo no debería ser simplemente capaz de pasar un examen práctico de coche tradicional, ya que en esos 20 minutos es habitual que no nos encontremos toda la casuística de situaciones de tráfico. Pero también deberían de ser capaces de desobedecer las normas en caso necesario, como en la conducción durante una emergencia. Pero ojo, que también el coche falla, tal y como recogió el blog Jalopnik allá por 2011, donde denunció que el coche de Google se chocó con otros 5.

Otro problema filosófico habitual es el llamado dilema del tranvía (trolley problem), propuesto por los filósofos Philippa Foot y Judith Jarvis Thomson. Me llama la atención que no se conciba esto problema para los numerosos trenes autónomos que ya circulan por el mundo.

No se han acabado los quebraderos de cabeza que arrojan los vehículos del futuro, ya que existiría la posibilidad hasta de que el coche eligiera la opción que mata a su propio ocupante. Todo esta casuística hace necesario no solo programar la máquina teniendo en cuenta estas situaciones de extremo, sino que debe estar respaldada por leyes y políticas. Eso permitirá que las aseguradoras duerman un poco más tranquilas, ya que ahora en caso de accidente ¿quién es el responsable? ¿el conductor, el fabricante del vehículo, el programador?

Pero vamos a darle otra vuelta de tuerca a esto: la tecnología V2V cada vez está más cerca (comunicación entre vehículos). Entonces, en todos los escenarios que he descrito en este artículo, hay que tener en cuenta que el robot ha de decidir en milisegundos, pero además, ponerse de acuerdo con los robots de alrededor, donde cada robot tiene un dueño diferente. ¿Y puede un ordenador mentir al otro para proteger a su dueño? ¿Se puede hackear su ética a nuestro favor?

No tiene desperdicio esta interesante conversación de Twitter con @carlcasan y @ramoneeza sobre el tema

Driverless cars edge onto roadways
When should your driverless car from Google be allowed to kill you
Insurers worry driverless cars are ‘existential threat’
An ethical dilemma: When robot cars must kill, who should pick the victim?

Post participativo: ¿Quién es?

Volvemos a este tipo de artículos donde os propongo algunas pistas. En esta ocasión, se trata de adivinar un personaje histórico:

- Todo alumno de ingeniería ha oído hablar de él

- Más que por la ciencia, fue famoso por su interpretación de los jeroglíficos.

- Una propiedad de la materia lleva su nombre.

- Realizó sus trabajos con sangre


Como siempre, no publicaré los comentarios hasta pasados unos días. ¡Suerte!



Naukas Bilbao 2014: ¿Cómo funciona el coche de Google?

En esta entrada os dejo mi participación en el ya tradicional evento, Naukas Bilbao. El éxito de asistencia fue muy grande, el nivel de las charlas fue muy alto, y en mi opinión el público disfrutó de la ciencia.

Os animo a ver el resto de charlas en el canal de la televisión autonómica vasca, EITB.







 
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