La combinación de inteligencia humana y artificial en vehículos autónomos podría impulsar a los automóviles sin conductor más rápidamente hacia la adopción a gran escala, Los investigadores de la Universidad de Michigan dicen.

Ese es el objetivo de un nuevo proyecto que se basa en una técnica llamada crowdsourcing instantáneo para proporcionar una Respaldo remoto en tiempo real para sistemas autónomos a bordo sin la necesidad de que un humano esté físicamente en el asiento del conductor. La investigación se lleva a cabo en el Instituto de Investigación en Transporte de la U-M (UMTRI).

La necesidad de conductores de seguridad humana en vehículos como los taxis autónomos introducidos recientemente por Waymo socava su ventaja de costos en comparación con los servicios tradicionales de viajes compartidos. dicen los investigadores. También mantiene la era de los automóviles como salas de estar rodantes autónomas tentadoramente fuera de alcance. Y la mayoría de los investigadores están de acuerdo en que las máquinas no podrán hacerse cargo por completo de las tareas de conducción durante años o incluso décadas.

"Los vehículos autónomos de hoy pueden conducir relativamente bien en entornos típicos, pero fallan en situaciones excepcionales, y son esas situaciones las más peligrosas, "dijo Walter Lasecki, profesor asistente de informática e ingeniería y líder del proyecto. "Diseñar sistemas autónomos que puedan manejar esas situaciones excepcionales podría llevar décadas, y mientras tanto, vamos a necesitar algo para llenar el vacío ".

El crowdsourcing instantáneo difiere de los esfuerzos anteriores de respaldo humano remoto en que puede proporcionar respuestas humanas en solo unos pocos milisegundos, potencialmente lo suficientemente rápido como para ayudar a esquivar un vehículo que se desvía o maniobrar alrededor de un trozo de escombros de la carretera. Utiliza tecnología de vehículos conectados y un centro de control ubicado en forma remota.

Así es como funcionaría, todo en un espacio de cinco segundos o menos:

• El software del vehículo analizaría los datos del vehículo en tiempo real y adivinaría electrónicamente entre 10 y 30 segundos en el futuro para estimar la probabilidad de una "desconexión", una situación en la que los sistemas automatizados del automóvil podrían necesitar ayuda humana.
• Si la probabilidad excede un umbral preestablecido, el sistema se pone en contacto con un centro de control ubicado a distancia y envía datos desde el automóvil.
• El sistema del centro de control analiza los datos del automóvil, genera varios escenarios posibles y los muestra a varios supervisores humanos, que se encuentran en simuladores de conducción.
• Los humanos responden a las simulaciones y sus respuestas se envían de regreso al vehículo.
• El vehículo ahora tiene una biblioteca de respuestas generadas por humanos entre las que puede elegir instantáneamente, basado en información de sensores a bordo.

Un sistema así puede parecer caro y engorroso, pero Robert Hampshire, profesor de investigación en la UMTRI y la Escuela de Políticas Públicas Ford de la U-M, dice que sería mucho menos costoso que tener un conductor humano en cada vehículo. Esto podría hacer que sea particularmente valioso para los operadores de flotas y viajes compartidos. Y el enorme volumen de millas recorridas combinado con el hecho de que los vehículos autónomos rara vez necesitan asistencia humana podría impulsar economías de escala que reducirían el costo por vehículo.

"Se recorrieron 3,2 billones de millas en EE. UU. El año pasado, y los mejores vehículos autónomos promediaron una desconexión cada 5, 000 millas, Hampshire dijo. "Estimamos que si todas esas millas fueran automatizadas, necesitarías alrededor de 50, 000 a 100, 000 empleados, distribuida ciudad por ciudad. Una red como esa podría funcionar como un servicio de suscripción, o podría ser una entidad gubernamental, similar al sistema de control de tráfico aéreo actual ".

El cribado basado en algoritmos al comienzo del proceso lo hace más útil que los intentos anteriores de asistencia humana remota. que requirió que el vehículo se detuviera, Comuníquese con un centro de llamadas remoto y obtenga instrucciones antes de continuar.

Otra clave para hacer que el sistema funcione en el terreno será diseñarlo de una manera que sea viable para la gran cantidad de empleados. dice Hampshire.

"Como el trabajo de los controladores de tráfico aéreo, este trabajo puede resultar estresante y cognitivamente complejo. Así que buscaremos formas de hacerlo menos intenso y fatigante mentalmente ".

Los desarrolladores están trabajando actualmente en la plataforma de software. Esperan que los humanos prueben el sistema al final del primer año del proyecto, con el sistema capturando datos de vehículos reales al final del segundo año.

La premisa básica detrás del crowdsourcing instantáneo se validó en un artículo titulado "Bolt:Crowdsourcing instantáneo a través de la capacitación justo a tiempo, "que se presentó en la conferencia ACM CHI 2018. El proyecto USDOT tiene como objetivo adaptarlo para su uso en vehículos autónomos.