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El desarrollo de vehículos totalmente autónomos ha alcanzado un punto crítico, con Waymo proporcionando ahora más de 500.000 viajes totalmente autónomos cada semana en varias ciudades. La clave de este éxito radica en el complejo sistema detrás de él, que implica una combinación de sensores, inteligencia artificial (IA) y software. Dmitry Dolgov, co-CEO de Waymo, explica que el conductor de la empresa utiliza tres familias principales de sensores: LiDAR, radar y cámaras, que trabajan juntas para proporcionar una cobertura de 360 grados alrededor del vehículo.

Los datos de estos sensores se procesan utilizando IA, que construye un modelo del mundo y toma decisiones sobre cómo conducir. El sistema está diseñado para ser altamente confiable, con múltiples capas de seguridad y validación. Dolgov señala que la tecnología central ahora es lo suficientemente buena como para respaldar operaciones totalmente autónomas, pero todavía hay trabajo por hacer en especialización y validación antes de desplegar en nuevas ciudades. La empresa está trabajando en expandir sus operaciones a nivel global, con planes para operar en Londres y Tokio este año.

Perspectivas Sorprendentes

• El desarrollo de vehículos totalmente autónomos no es solo una cuestión de escalar la tecnología existente, sino más bien un salto cualitativo que requiere abordar problemas fundamentalmente diferentes.


• El uso de representaciones intermedias en el mundo, como objetos y conceptos de carretera, es crucial para lograr altos niveles de seguridad y rendimiento.


• La sexta generación de hardware de la empresa es más simple, capaz y mucho más económica que las generaciones anteriores, con optimizaciones significativas en las tres modalidades de detección.


• El conjunto de sensores está diseñado para ser complementario, con LiDAR proporcionando alta resolución, radar proporcionando robustez en condiciones climáticas adversas y cámaras proporcionando información valiosa en condiciones normales.


• Los modelos de IA de la empresa son capaces de hacer uso de señales sutiles, como el movimiento de los pies de una persona debajo de un autobús, para detectar y responder a los peatones.

Aportaciones Prácticas

• Para lograr operaciones totalmente autónomas, es necesario abordar las partes más difíciles del problema, como manejar casos extremos y lograr una seguridad sobrehumana.


• El uso de un modelo fundamental, maestros especializados y destilación puede llevar a importantes ganancias de rendimiento y simplificaciones en el sistema.


• El desarrollo de hardware personalizado, como el vehículo de sexta generación, es crucial para mejorar la experiencia del pasajero y reducir costos.


• La infraestructura operativa detrás de Waymo es compleja y implica múltiples capas de automatización y supervisión humana.


• El enfoque de la empresa en la expansión global y el despliegue en nuevas ciudades requerirá una continua inversión en especialización y validación.

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