\n<\/p>\n
la versi\u00f3n original<\/span> de<\/em> esta historia<\/em> apareci\u00f3 en<\/em> Revista Quanta.<\/em><\/p>\n Coches sin conductor y<\/span> Los aviones ya no son cosa del futuro. Solo en la ciudad de San Francisco, dos compa\u00f1\u00edas de taxis han registrado colectivamente 8 millones de millas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma hasta agosto de 2023. Y m\u00e1s de 850.000 veh\u00edculos a\u00e9reos aut\u00f3nomos, o drones, est\u00e1n registrados en Estados Unidos, sin contar los propiedad del ej\u00e9rcito.<\/p>\n Pero existen preocupaciones leg\u00edtimas sobre la seguridad. Por ejemplo, en un per\u00edodo de 10 meses que finaliz\u00f3 en mayo de 2022, la Administraci\u00f3n Nacional de Seguridad del Tr\u00e1fico en Carreteras inform\u00f3 casi 400 accidentes que involucraron autom\u00f3viles que utilizaban alguna forma de control aut\u00f3nomo. Seis personas murieron como consecuencia de estos accidentes y cinco resultaron gravemente heridas.<\/p>\n La forma habitual de abordar este problema, a veces denominada \u201cprueba por agotamiento\u201d, implica probar estos sistemas hasta que est\u00e9 satisfecho de que son seguros. Pero nunca se puede estar seguro de que este proceso descubrir\u00e1 todos los defectos potenciales. \u00abLa gente realiza pruebas hasta agotar sus recursos y su paciencia\u00bb, dijo Sayan Mitra, cient\u00edfico inform\u00e1tico de la Universidad de Illinois, Urbana-Champaign. Sin embargo, las pruebas por s\u00ed solas no pueden ofrecer garant\u00edas.<\/p>\n Mitra y sus colegas s\u00ed pueden. Su equipo ha logrado demostrar la seguridad de las capacidades de seguimiento de carriles para autom\u00f3viles y de los sistemas de aterrizaje para aviones aut\u00f3nomos. Su estrategia se est\u00e1 utilizando ahora para ayudar a aterrizar drones en portaaviones, y Boeing planea probarla en un avi\u00f3n experimental este a\u00f1o. \u00abSu m\u00e9todo para proporcionar garant\u00edas de seguridad de extremo a extremo es muy importante\u00bb, dijo Corina Pasareanu, cient\u00edfica investigadora de la Universidad Carnegie Mellon y del Centro de Investigaci\u00f3n Ames de la NASA.<\/p>\n Su trabajo pasa por garantizar los resultados de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que se utilizan para informar a los veh\u00edculos aut\u00f3nomos. A alto nivel, muchos veh\u00edculos aut\u00f3nomos tienen dos componentes: un sistema de percepci\u00f3n y un sistema de control. El sistema de percepci\u00f3n le dice, por ejemplo, a qu\u00e9 distancia est\u00e1 su coche del centro del carril, o en qu\u00e9 direcci\u00f3n se dirige un avi\u00f3n y cu\u00e1l es su \u00e1ngulo con respecto al horizonte. El sistema funciona alimentando datos sin procesar de c\u00e1maras y otras herramientas sensoriales a algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico basados \u200b\u200ben redes neuronales, que recrean el entorno fuera del veh\u00edculo.<\/p>\n Luego, estas evaluaciones se env\u00edan a un sistema independiente, el m\u00f3dulo de control, que decide qu\u00e9 hacer. Si, por ejemplo, se avecina un obst\u00e1culo, decide si frena o gira para sortearlo. Seg\u00fan Luca Carlone, profesor asociado del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts, si bien el m\u00f3dulo de control se basa en tecnolog\u00eda bien establecida, \u00abtoma decisiones basadas en los resultados de la percepci\u00f3n y no hay garant\u00eda de que esos resultados sean correctos\u00bb.<\/p>\n Para brindar una garant\u00eda de seguridad, el equipo de Mitra trabaj\u00f3 para garantizar la confiabilidad del sistema de percepci\u00f3n del veh\u00edculo. Al principio supusieron que es posible garantizar la seguridad cuando se dispone de una representaci\u00f3n perfecta del mundo exterior. Luego determinaron cu\u00e1nto error introduce el sistema de percepci\u00f3n en su recreaci\u00f3n del entorno del veh\u00edculo.<\/p>\n La clave de esta estrategia es cuantificar las incertidumbres involucradas, lo que se conoce como banda de error, o las \u201cinc\u00f3gnitas conocidas\u201d, como lo expres\u00f3 Mitra. Ese c\u00e1lculo proviene de lo que \u00e9l y su equipo llaman contrato de percepci\u00f3n. En ingenier\u00eda de software, un contrato es un compromiso de que, para una determinada entrada a un programa de computadora, la salida estar\u00e1 dentro de un rango espec\u00edfico. Calcular este rango no es f\u00e1cil. \u00bfQu\u00e9 precisi\u00f3n tienen los sensores del coche? \u00bfCu\u00e1nta niebla, lluvia o resplandor solar puede tolerar un dron? Pero si se puede mantener el veh\u00edculo dentro de un rango espec\u00edfico de incertidumbre y si la determinaci\u00f3n de ese rango es suficientemente precisa, el equipo de Mitra demostr\u00f3 que se puede garantizar su seguridad.<\/p>\n<\/div>\n