Maarten Sierhuis, director del Centro de Investigación de Nissan en Silicon Valley, presenta sus reflexiones sobre el futuro de la conducción autónoma
- Maarten Sierhuis utiliza su experiencia previa en la NASA para desarrollar tecnologías de conducción autónoma en Nissan
- Sierhuis presentó recientemente en la CES 2017 las últimas tecnologías desarrolladas por la marca japonesa en cuestión de conducción autónoma
El Centro de Investigaciones de Nissan (NRC, por sus siglas en inglés) atrae a talentos de todo el mundo, pues fomenta la innovación abierta al compartir sus atractivas cualidades y proveer información al público. En el siguiente ensayo, el NRC presenta las reflexiones del doctor Maarten Sierhuis sobre las investigaciones relacionadas con los vehículos autónomos y la inteligencia artificial. El doctor Maarten Sierhuis es director del NRC en Silicon Valley y actualmente aprovecha su experiencia en la NASA para desarrollar tecnología de manejo autónomo para Nissan.
Sierhuis se mudó de Holanda a EE.UU. en 1989 y trabajó para IBM y NYNEX Science and Technology hasta 1988. Después de obtener su doctorado en Inteligencia Artificial en la Universidad de Ámsterdam, trabajó para la NASA y Xerox PARC. Pasó 12 años con la NASA, donde desarrolló sistemas inteligentes de apoyo para lenguajes informáticos que pueden usarse en robots, trajes espaciales y en el Centro de Control de Misión de la NASA. En 2013, llegó a Nissan, donde dirige el Centro de Investigación de Nissan en Silicon Valley y encabeza muchos equipos de investigadores que trabajan en vehículos robóticos, vehículos conectados e interfaces para la interacción entre humanos y máquinas.
Una Carrera que Comenzó en el Espacio
Empecé trabajando en el Centro de Investigaciones Ames de la NASA, en Silicon Valley, en 1998. Después de 12 años ahí, me uní a Xerox PARC, donde fungí como director y dirigí investigaciones sobre sistemas multiagente y sobre la interacción entre humanos y máquinas. Pero fue en la NASA donde creé mucho de lo que aplico hoy en Nissan. Empezamos con el desarrollo de un lenguaje de simulación que nos permitió modelar el comportamiento humano y cómo trabajarían muchas personas juntas. Estábamos analizando cómo viviría la gente en Marte y cómo trabajarían con las personas en la Tierra, con los sistemas autónomos, incluyendo robots, y con los hábitats inteligentes en Marte. Primero hicimos las simulaciones usando nuestro lenguaje, pero cuando empezamos a usarlo en tiempo real, también se convirtió en un lenguaje de programación para los sistemas autónomos en general.
Empezamos creando agentes inteligentes para robots, para el Centro de Control de Misión y para el hábitat. Luego agregamos un sistema de habla-diálogo para que los astronautas se comunicaran con su sistema autónomo, incluyendo el robot y el hábitat, así como con los sistemas en el Centro de Control de Misión. Lo implementamos en el espacio y hasta incluimos un agente inteligente en el traje espacial para monitorear la salud del astronauta de manera autónoma.
Ayudamos a diseñar cómo trabajarían los robots en Marte con las personas en la Tierra. Después de este éxito, nos pidieron automatizar los controladores de vuelo en el Centro de Control de Misión de la NASA para la Estación Espacial Internacional (ISS, por sus siglas en inglés). Para el último proyecto de la NASA en el que participé, se usó mi lenguaje informático para automatizar un controlador de vuelo para la ISS. Este sistema empezó a funcionar en 2008 y se sigue usando, toda la comunicación de la ISS pasa por él.
La Conexión con los Autos
Construir un sistema autónomo para un vehículo en la Tierra es como construir un robot que conduce a 128 kilómetros por hora muy cerca de otros robots. Eso es muy diferente a lo que pasa en Marte, donde no hay tantas personas – ¡al menos todavía no! Surgen muchos problemas considerando que se trata de humanos interactuando entre ellos y con robots, porque el auto necesita estar en las calles con otras personas, peatones, ciclistas y otros autos. La idea de un diseño multiagente se vuelve clave: debemos saber lo que todos están haciendo, para que el auto no sólo tenga claro qué hacer, sino también cuál es su relación con otros en el camino. En áreas urbanas, debemos lidiar con peatones, ciclistas, motociclistas, autos, animales — todo el espectro de interacciones se vuelve un tema de estudio muy interesante. El trabajo que hice en la NASA es muy relevante en este contexto.
En relación con estos problemas del entorno, empecé un proyecto de investigación en Holanda Septentrional, una provincia holandesa con un sistema líder en el mundo para gestionar el tránsito. Cada uno de sus semáforos está conectado con el resto y se comunican de forma dinámica con base en qué tanto tráfico haya en las calles, para decidir cuándo cambiar de color. Usamos los datos de los semáforos en las intersecciones y creamos algoritmos de aprendizaje autónomo para predecir cuando un semáforo cambiará a rojo o a verde, con base en qué tan lejos se está de él.
Dado que ahora usamos este algoritmo con nuestro software para vehículos autónomos, mientras el vehículo avanza, reúne información del sistema de tránsito para predecir en cuánto tiempo aparecerá la luz roja o verde. Idealmente, el vehículo autónomo no tendrá que detenerse, pues cambiará de ruta automáticamente para aprovechar los semáforos en verde. Conforme optimicemos el sistema autónomo para evitar los semáforos en rojo, también enviaremos la información del vehículo de vuelta al sistema, para optimizar la gestión de tránsito a mayor escala.
El Porqué de Silicon Valley
En los vehículos autónomos actuales, la mayoría de la tecnología está basada en software y en inteligencia artificial. No hay mejor lugar para trabajar en esto que en Silicon Valley. El Centro de Investigación Ames de la NASA fue uno de los primeros lugares donde se unieron robots y sistemas autónomos, y toda la tecnología para los vehículos robóticos se desarrolló en universidades y compañías de la zona. A principio de la década de 2000, muchos expertos en inteligencia artificial de todo el mundo llegaron a Silicon Valley para unirse a la industria de las tecnologías de la información. Nissan se dio cuenta de esto a mediados de la década y se estableció allí. Si Nissan realmente quería construir tecnología propia para vehículos autónomos, debía estar presente en Silicon Valley.
El Centro de Investigación de Nissan se ha acercado a personas de Stanford y de la Universidad de California en Berkeley — instituciones que nos ofrecen un banco de talentos — y hemos establecido una colaboración muy cercana y fructífera con la NASA, cuyas instalaciones se encuentran en la misma calle que las nuestras. Estamos conversando con varias empresas de Silicon Valley para encontrar la forma de trabajar juntos. Por todo lo anterior, estar en esta región es vital.
Una Mirada hacia el Futuro de la Movilidad
En la NASA, estudié cómo podría ser la colaboración entre humanos y robots en Marte en el futuro. Cuando Nissan me pidió hacer eso para vehículos en la Tierra, fue muy difícil negarme. Tengo una visión particular sobre cómo deberían trabajar los humanos y los sistemas autónomos, y valoré mucho que la gente de Nissan tuviera una idea similar. Nissan cree que la movilidad hace un bien a la sociedad, esa es una de las razones por las cuales decidí venir aquí.
Es emocionante pensar en una sociedad donde el sistema de movilidad apropiado se usa con la finalidad correcta y en el momento preciso. Habrá trenes interactuando con vehículos compartidos que no tendrán problemas para llevarme del trabajo a casa y a la escuela para recoger a mis hijos. Sin importar qué necesite hacer en mi vida, podré integrarlo sin problemas a los servicios de movilidad en distintos lugares. No creo que el transporte público deba desaparecer. Al integrar nuestros vehículos – nuestros trenes, aviones y hasta bicicletas en una sociedad con más espacio para parques y paisajes hermosos – habrá más lugar para las personas.
La visión de Nissan de un futuro prácticamente sin emisiones y sin muertes por accidentes viales es una gran motivación para dirigir los estudios en esa dirección. La tecnología autónoma se puede aplicar no solo en el interior del vehículo, sino también en la nube, los trenes y otros sistemas de transporte. Siembre debemos procurar ser eficientes al movernos e interactuar con otros.
Basado en una entrevista realizada en septiembre de 2016.
Movilidad Autónoma Eficiente (SAM, por sus siglas en inglés): La Máxima Integración Inteligente de Nissan
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