Uber ha anunciado la creación de Uber AV Labs, una nueva división diseñada para recopilar datos de conducción en tiempo real destinados a sus más de 20 socios en vehículos autónomos. La compañía desplegará automóviles equipados con sensores avanzados en múltiples ciudades para capturar información que ayudará a empresas como Waymo, Waabi y Lucid Motors a mejorar sus sistemas de conducción autónoma, según informó TechCrunch. Sin embargo, Uber aclaró que no regresará al desarrollo de sus propios robotaxis tras haber vendido esa división en 2020.
La iniciativa responde a la creciente demanda de datos de conducción por parte de las empresas de vehículos autónomos, que están transitando hacia sistemas basados en aprendizaje por refuerzo. Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, confirmó en entrevista exclusiva que la compañía proporcionará estos datos sin costo inicial, priorizando el avance de la tecnología autónoma sobre los beneficios económicos inmediatos.
La importancia de los datos de conducción autónoma
El tamaño de la flota de una empresa de vehículos autónomos establece actualmente un límite físico sobre la cantidad de datos que puede recopilar. Aunque muchas compañías crean simulaciones de entornos reales para anticipar casos extremos, la conducción en carreteras reales sigue siendo insustituible para descubrir escenarios inesperados y complejos.
El ejemplo de Waymo ilustra esta brecha de conocimiento. A pesar de operar vehículos autónomos durante una década, sus robotaxis fueron detectados recientemente rebasando ilegalmente autobuses escolares detenidos. Estos incidentes demuestran que incluso las empresas más experimentadas enfrentan desafíos continuos en la identificación de casos límite.
Naga explicó que el acceso a un conjunto más amplio de datos de conducción podría ayudar a las empresas de robotaxis a resolver estos problemas antes de que se conviertan en incidentes reales. La democratización de esta información representa, según Uber, un valor mayor que cualquier ganancia monetaria que pudiera generar.
Desarrollo e implementación de Uber AV Labs
La nueva división comenzó con recursos modestos. Danny Guo, vicepresidente de ingeniería de Uber, reveló que actualmente cuentan con un solo vehículo, un Hyundai Ioniq 5, al cual su equipo todavía está instalando manualmente sensores como lidares, radares y cámaras. No obstante, la empresa planea expandirse gradualmente antes de desplegar cientos de automóviles para la recopilación masiva de datos.
Los socios no recibirán datos sin procesar. Según Naga, la división procesará y adaptará la información para que se ajuste a las necesidades específicas de cada empresa asociada. Esta capa de “comprensión semántica” será utilizada por el software de conducción de compañías como Waymo para mejorar la planificación de rutas en tiempo real de sus robotaxis.
Modo de operación en sombra
Uber implementará un paso intermedio donde conectará el software de conducción de sus socios a los vehículos de AV Labs en “modo sombra”. Cada vez que el conductor humano de Uber actúe de manera diferente al software autónomo en modo sombra, la empresa señalará esta discrepancia al socio correspondiente.
Este proceso no solo ayudará a identificar deficiencias en el software de conducción, sino que también entrenará los modelos para conducir de manera más humana y menos robótica, explicó Guo. La metodología recuerda al enfoque que Tesla ha empleado durante la última década, aunque sin la misma escala que proporcionan millones de vehículos de clientes.
Estrategia focalizada frente a recopilación masiva
A diferencia de Tesla, Uber planea realizar una recopilación de datos más dirigida basada en las necesidades específicas de sus socios. Guo destacó que la compañía puede seleccionar entre 600 ciudades donde opera, permitiendo desplegar vehículos en ubicaciones particulares según el interés de cada empresa asociada.
La compañía espera que Uber AV Labs crezca hasta contar con varios cientos de empleados en el transcurso de un año. Aunque Naga vislumbra un futuro donde toda la flota de vehículos de Uber podría aprovecharse para recopilar datos de entrenamiento, reconoce que la división debe establecer primero fundamentos sólidos antes de determinar el ajuste producto-mercado.
Según Guo, las conversaciones con los socios revelan una actitud receptiva: solicitan cualquier información que pueda ser útil, dado que la cantidad de datos que Uber puede recopilar supera significativamente lo que estas empresas pueden obtener por sí mismas. La división avanzará en las próximas semanas hacia la expansión de su flota de prueba y el establecimiento de acuerdos formales con sus primeros socios, aunque aún no se han firmado contratos específicos.