Uber quiere capitalizar el surgimiento de los vehículos autónomos, no entregándoles el volante a conductores impulsados por inteligencia synthetic, sino aprovechando la montaña de datos potencialmente valiosos que la empresa de viajes compartidos podría recopilar en los miles de millones de viajes que realiza cada año.
uber esta semana anunciado una nueva iniciativa para recopilar y analizar datos de cámaras y sensores de vehículos para sus socios robotaxi. El objetivo: generar datos de conducción del mundo actual valiosos para las empresas de vehículos autónomos (AV).
Uber dijo a CBS Information que comenzará el esfuerzo trabajando con sus 50.000 socios de flotas globales: terceros individuos o empresas que poseen varios vehículos y administran conductores que registran sus vehículos con Uber. Los socios de flotas comenzarán a equipar estos vehículos con kits de sensores personalizados que rastrean el clima y las obstrucciones en la carretera, según un portavoz de Uber.
Uber dijo que los kits de sensores estarán orientados al exterior, no al inside del automóvil, y se centrarán en el entorno de la vía pública.
“Tenemos esta estrategia de plataforma, y se trata de ayudar a nuestros socios y acelerar el acceso equitativo a servicios seguros. [autonomous vehicles] en todo el mundo”, afirmó el portavoz.
Uber se negó a revelar cuáles de sus más de 20 socios, incluido Waymo, están involucrados en el esfuerzo. La empresa canadiense de robotaxi Waabi el miércoles anunciado se está asociando con Uber para implementar 25.000 robotaxis en la plataforma en un acuerdo valorado en mil millones de dólares.
Uber recopiló previamente datos del mundo actual con su socio de vehículos autónomos, Nvidia, y hoy ya tiene vehículos en la carretera que recopilan datos a través de cámaras, dijo la compañía de viajes compartidos. dicho previamente.
En 2020, Uber dejó de desarrollar sus propios vehículos autónomos y vendido la unidad de la compañía a la startup de vehículos autónomos Aurora. Ese acuerdo siguió a la muerte de un peatón atropellado por un Uber autónomo en 2018.
Entrenamiento del mundo actual
Las empresas y los investigadores de conducción autónoma se han basado en gran medida en simulaciones y algoritmos para predecir el tráfico y los problemas de conducción del mundo actual para desarrollar sus productos. Por ejemplo, investigadores de la Universidad de Michigan desarrollaron IA para simular conductores terribles, lo que scale back los costos y la complejidad de probar la tecnología.
Uber dijo a CBS Information que uno de sus objetivos es rastrear eventos impredecibles, como botes de basura que chocan contra una carretera o un peatón que aparece repentinamente en la oscuridad, que los modelos sintéticos son peores para predecir.
“El mayor obstáculo para la autonomía ya no es el software program o el {hardware}, sino el acceso a modelos y datos de entrenamiento superiores del mundo actual”, dijo el director de tecnología de Uber, Praveen Neppalli Naga, a CBS Information en un comunicado.
Estos “datos de cola larga”, como los llama Uber, son potencialmente lucrativos para los operadores de vehículos autónomos, dado que el potencial comercial del sector depende de que los consumidores se sientan seguros en un vehículo autónomo. También podría proporcionar una nueva fuente de ingresos para Uber, que eventualmente planea cobrar a sus socios una tarifa por los datos de la compañía de viajes compartidos.
“Esto es realmente algo que podemos ofrecer para impulsar la llegada de esta tecnología… somos muy optimistas y entusiasmados porque los datos pueden ser muy valiosos en este momento”, dijo el portavoz de Uber. “Los vehículos autónomos a escala son una enorme oportunidad de un billón de dólares para Uber”.
¿Camino difícil por delante?
Zachary Greenberger, ex director comercial de Lyft, rival de Uber, también ve una oportunidad en la convergencia de la inteligencia synthetic y el tráfico. Ahora es el director ejecutivo de Nexar, que desarrolla herramientas para capturar y analizar datos de conducción autónoma. Pero ponerse al día rápidamente probablemente resulte un desafío para Uber, dijo Greenberger a CBS Information.
Greenberger también señaló que los conductores de flotas (es decir, el objetivo inicial de Uber para la nueva tecnología) son profesionales y tienen menos probabilidades que un conductor inexperto de verse en “situaciones locas” que producen datos que las simulaciones no pueden, como un niño que inesperadamente lanza una pelota a la calle.
“[T]La realidad es que las matemáticas son bastante brutales. Tendrían que desplegar cientos de miles de sensores en los vehículos, y tendrían que hacerlo muy rápidamente para poder proporcionar datos a estas empresas de una manera que fuera útil”.
