Los desarrolladores de automóviles autónomos inicialmente tenían una filosofía similar de maximización de datos. Generan video a partir de conjuntos de cámaras dentro y fuera de los vehículos, grabaciones de audio de micrófonos, nubes de puntos que mapean objetos en el espacio a partir de lidar y radar, lecturas de diagnóstico de partes de vehículos, lecturas de GPS y mucho más.
Algunos asumieron que cuantos más datos se recolectaran, más inteligente podría volverse el sistema de conducción autónoma, dice Brady Wang, quien estudia tecnologías automotrices en el investigador de mercado Counterpoint. Pero el enfoque no siempre funcionó porque el volumen y la complejidad de los datos dificultaban su organización y comprensión, dice Wang.
En años más recientes, las empresas han comenzado a aferrarse solo a los datos que se cree que son específicamente útiles y también se han centrado en organizarlos bien. En términos prácticos, los datos de conducir en un día soleado en el desierto durante una hora pueden comenzar a parecer repetitivos, por lo que se ha cuestionado la utilidad de mantenerlos todos.
Los límites no son del todo nuevos. Chatham, el distinguido ingeniero de software de Waymo, dice que obtener acceso a más almacenamiento digital no era sencillo cuando la empresa era un pequeño proyecto dentro de Google hace más de una década y él era un equipo de una sola persona. Se eliminaron datos que no tenían un uso claro, como grabaciones de maniobras sin conductor fallidas. “Si tratáramos el almacenamiento como infinito, los costos serían astronómicos”, dice Chatham.
Después de que Waymo se convirtió en una empresa independiente con una importante inversión externa, el proyecto engulló el almacenamiento de datos con mayor libertad. Por ejemplo, cuando Waymo comenzó a probar el Jaguar I-Pace a finales de 2019, el crossover SUV venía con sensores más potentes que generaban un mayor flujo de información, hasta el punto de que los registros completos de una hora de conducción equivalían a más de 1100 gigabytes, suficiente para llenar 240 DVD. Waymo aumentó significativamente su capacidad de almacenamiento en ese momento y los equipos se volvieron menos exigentes con lo que guardaban, dice Chatham.
Más recientemente, el equipo de Chatham comenzó a establecer cuotas estrictas y a pedir a las personas de la empresa que fueran más juiciosas. Waymo ahora conserva solo algunos de sus datos recién generados y, más recientemente, comenzó a eliminar los datos guardados a medida que se vuelven obsoletos en comparación con la tecnología, las condiciones y las prioridades actuales. Chatham dice que la estrategia está funcionando bien. “Tenemos que comenzar a descartar datos rápidamente a medida que crece nuestro servicio”, dice.
Waymo transportó a pasajeros de pago más de 23 000 millas en California entre septiembre y noviembre del año pasado, frente a las 13 000 millas en un período de tiempo similar solo seis meses antes, según divulgaciones a los reguladores estatales.
Los límites de datos en algunos casos han tenido en cuenta las prioridades de las empresas de vehículos autónomos. Con algunas negociaciones permitidas, el equipo de Chatham asigna asignaciones de almacenamiento trimestrales a grupos de ingenieros que trabajan en diferentes tareas, como desarrollar IA para identificar qué hay alrededor de un vehículo (percepción) o probar actualizaciones de software planificadas contra viajes anteriores (evaluación). Esos equipos deciden lo que vale la pena conservar, por ejemplo, datos sobre las acciones de los vehículos de emergencia, y un sistema automatizado filtra todo lo demás. “Eso se convierte en una decisión comercial”, dice Chatham. “¿Son los datos de nieve o lluvia más importantes para el negocio?”
La nieve ha ganado por ahora, porque hasta ahora Waymo solo tiene datos limitados de la conducción. “Nos quedamos con cada pieza”, dice Chatham. La lluvia se ha vuelto menos interesante. «Hemos mejorado con la lluvia, así que no necesitamos ir al infinito». Ser ahorrativo de datos a veces puede generar creatividad o descubrimientos valiosos, dice. Waymo aprendió en un momento que sus datos de lluvia incluían innecesariamente todas las lecturas de los sensores que sus autos habían recopilado mientras estaban estacionados.