Uber tiene más de 20 socios de vehículos autónomos y todos quieren una cosa: datos. Entonces la empresa dice lo pondrá a disposición a través de una nueva división llamada Uber AV Labs.
A pesar del nombre, Uber es no volver a desarrollar sus propios robotaxis, algo que dejó de hacer después de que uno de sus vehículos de prueba mató a un peatón en 2018 (Uber finalmente vendió la división en 2020 en un acuerdo complejo con Aurora). Pero enviará sus propios autos a ciudades adornadas con sensores para recopilar datos para socios como Waymo, Waabi, Lucid Motors y otros, aunque todavía no se ha firmado ningún contrato.
En términos generales, los vehículos autónomos se encuentran en medio de un alejamiento de la operación basada en reglas y hacia una mayor dependencia del aprendizaje reforzado. Mientras eso sucede, los datos de conducción del mundo actual se han vuelto enormemente valiosos para entrenar estos sistemas.
Uber dijo a TechCrunch que las empresas de vehículos autónomos que más quieren estos datos son las que ya han estado recopilando muchos de ellos ellos mismos. Es una señal de que, como muchos de los laboratorios de IA de vanguardia, se han dado cuenta de que “resolver” los casos más extremos es un juego de volumen.
Un límite físico
En este momento, el tamaño de la flota de una empresa de vehículos autónomos crea un límite físico a la cantidad de datos que puede recopilar. Y aunque muchas de estas empresas crean simulaciones de entornos del mundo actual para protegerse contra casos extremos, nada mejor que conducir en carreteras reales (y conducir mucho) cuando se trata de descubrir todos los escenarios extraños, difíciles y completamente inesperados en los que terminan los automóviles.
Waymo proporciona un ejemplo de esta brecha. La compañía ha tenido vehículos autónomos en funcionamiento o en prueba durante una década y, sin embargo, sus robotaxis actuales han sido descubiertos recientemente pasando ilegalmente por autobuses escolares detenidos.
Tener acceso a un conjunto más grande de datos de conducción podría ayudar a las empresas de robotaxi a resolver algunos de esos problemas antes o mientras surgen, dijo a TechCrunch el director de tecnología de Uber, Praveen Neppalli Naga, en una entrevista exclusiva.
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Y Uber no cobrará por ello. Al menos no todavía.
“Nuestro objetivo, principalmente, es democratizar estos datos, ¿verdad? Quiero decir, el valor de estos datos y el avance de la tecnología AV de los socios es mucho mayor que el dinero que podemos ganar con esto”, dijo.
El vicepresidente de ingeniería de Uber, Danny Guo, dijo que el laboratorio tiene que construir primero la base de datos básicos antes de determinar el producto que encaja en el mercado. “Porque si no hacemos esto, realmente no creemos que nadie más pueda hacerlo”, dijo Guo. “Entonces, como alguien que potencialmente puede desbloquear toda la industria y acelerar todo el ecosistema, creemos que tenemos que asumir esta responsabilidad ahora mismo”.
Tornillos y sensores
La nueva división AV Labs comienza siendo pequeña. Hasta ahora, solo tiene un automóvil (un Hyundai Ioniq 5, aunque Uber cube que no está casado con un solo modelo), y Guo le dijo a TechCrunch que su equipo todavía estaba literalmente atornillando sensores como lidares, radares y cámaras.
“No sabemos si el package de sensores se caerá, pero esa es la dificultad que tenemos”, dijo riéndose. “Creo que nos llevará un tiempo decir: desplegar 100 coches en la carretera para empezar a recopilar datos. Pero el prototipo está ahí”.
Los socios no recibirán datos sin procesar. Una vez que la flota de Uber AV Labs esté en funcionamiento, Naga dijo que la división “tendrá que analizar y trabajar en los datos para ayudar a adaptarse a los socios”. Esta capa de “comprensión semántica” es de lo que se beneficiará el software program de conducción de empresas como Waymo para mejorar la planificación de ruta en tiempo actual de un robotaxi.
Incluso entonces, Guo dijo que probablemente se dará un paso intersticial, en el que Uber esencialmente conectará el software program de conducción de un socio a los autos de AV Labs para que funcionen en “modo sombra”. Cada vez que el conductor de Uber AV Labs haga algo diferente de lo que hace el software program del vehículo autónomo en modo sombra, Uber se lo informará a la empresa asociada.
Esto no sólo ayudará a descubrir deficiencias en el software program de conducción, sino que también ayudará a entrenar a los modelos para que conduzcan más como un humano y menos como un robotic, dijo Guo.
El enfoque de Tesla
Si este enfoque le suena acquainted, es porque es esencialmente lo que Tesla ha estado haciendo para entrenar su propio software program para vehículos autónomos durante la última década. Sin embargo, el enfoque de Uber carece de la misma escala, ya que Tesla tiene millones de automóviles de clientes circulando por las carreteras de todo el mundo todos los días.
Eso no molesta a Uber. Guo dijo que espera realizar una recopilación de datos más específica basada en las necesidades de las empresas de vehículos autónomos.
“Tenemos 600 ciudades que podemos elegir [from]. Si el socio nos cube una ciudad en specific que le interesa, podemos simplemente implementar nuestro [cars]”, dijo.
Naga dijo que la compañía espera hacer crecer esta nueva división a unos pocos cientos de personas dentro de un año, y que Uber quiere avanzar rápidamente. Y aunque ve un futuro en el que toda la flota de vehículos de Uber podría aprovecharse para recopilar aún más datos de entrenamiento, sabe que la nueva división tiene que empezar por algún lado.
“De nuestras conversaciones con nuestros socios, simplemente dicen: ‘danos cualquier cosa que sea útil’. Porque la cantidad de datos que Uber puede recopilar supera todo lo que pueden hacer con su propia recopilación de datos”, dijo Guo.
