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Tim Bender dedica un promedio de 15 horas a la semana para recorrer en su auto los cerca de 60 kilómetros que hay entre su casa y las oficinas centrales de Nvidia, una compañía de tecnología ubicada en Santa Clara, California.

Si bien Bender piensa positivamente y trata de no ver ese tiempo que pasa frente al volante como un desperdicio, la realidad es que tendría mejores cosas en qué ocuparse… si pudiera. El hecho es que lleva cuatro años haciendo ese recorrido, a partir de que Nvidia lo invitó a unirse a la compañía como vicepresidente global de Consumo y Desarrollo de Negocios.

En aquel entonces, Nvidia sólo participaba en el mercado de videojuegos. Hoy se ha diversificado; además del gaming y el desarrollo de soluciones especializadas de cómputo, está involucrado en un negocio que podría cambiar el futuro de los viajes cotidianos que, como cientos de millones de personas en el mundo, hace Bender para llegar a su trabajo.

Ese negocio es el de los autos autónomos, que algún día serán una realidad. Nvidia decidió enrolarse en él hace sólo un par de años, pero ya es una de sus más altas prioridades.

De los videojuegos a los autónomos

En ese tiempo, la compañía trabajó en crear el ecosistema propicio para desarrollar vehículos de este tipo, desde hardware y software hasta firmware. “Nos dimos cuenta, en el momento en que comenzaba a hablarse de los autos autónomos, que las unidades de procesamiento gráfico que nosotros estábamos desarrollando, tanto para videojuegos como para cómputo, contaban con una arquitectura capaz de funcionar también en un negocio como ése, por lo que decidimos dar un salto”, expone Bender en entrevista.

Ése fue el inicio de su plataforma Nvidia Drive, que, en un entorno virtual, da alojamiento a las compañías que ya trabajan en esta ola de innovación para que hagan pruebas con las computadoras de sus autos antes de que salgan a la calle.

Desde hace cuatro años, Tim Bender es vicepresidente global de Consumo y Desarrollo de Negocios de Nvidia, empresa que trabaja en el auto autónomo. Foto: Fernando Luna Arce / Forbes México.

Automotrices como Audi, Mercedes-Benz, Tesla y Honda ya hacen uso de esta herramienta. Basada en esta plataforma, Nvidia ha ido desarrollando distintas soluciones, dependiendo del nivel de autonomía en el que la automotriz trabaje. Un ejemplo es AutoPilot, un asistente de conducción lanzado a principios de 2019, que funciona vía Inteligencia Artificial (IA); esta solución se clasifica en el nivel dos (ver tabla) dentro del proceso de desarrollo de vehículos autónomos.

Baje su velocidad, zona de accidentes

Mientras esto sucede con Nvidia (y las compañías automotrices continúan su trabajo de desarrollo), en el aire perdura la pregunta de cuándo circularán vehículos autónomos en las calles. Bender tiene una respuesta, pero la sujeta a una condición. “Los autos aparecerán cuando la industria logre mitigar cualquier riesgo relacionado con ellos”, expone.

Desde su perspectiva, la palabra clave en torno del futuro de los autos autónomos es, precisamente, “riesgo”, y la capacidad que tengan las compañías involucradas en el desarrollo de estas unidades para mitigarlo será fundamental.

Las pruebas con coches autónomos hechas por distintas compañías en los últimos años han terminado en accidentes fatales. Dos de las más recientes tuvieron que ver con Tesla y, en marzo del año pasado, un accidente involucró a Uber, lo que obligó a la mayoría de las empresas que hacen investigación a cancelar sus pruebas en calle.

Para Nvidia, en cambio, esos incidentes fueron un impulso para hallar sus soluciones. La firma cerró el año con ingresos por 11,716 millones de dólares (mdd), de los cuales, 5.5% llegó a través de este naciente negocio relacionado con el desarrollo de autos autónomos.

“Hace poco más de dos años, veíamos un boom total por los autos autónomos”, señala Bender. “Se decía que, en meses, ya íbamos a tener decenas de ellos circulando; pero nada de eso sucedió, porque nos dimos cuenta de los peligros que podían existir a su alrededor”.

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¿Cómo funciona un auto autónomo?

Éstas son las partes de las que se compone un vehículo de este tipo.

  1. Computadora
  2. Cámaras de detección de objetos y movimientos
  3. Radares de amplia gama, enfocados, sobre todo, en cuestiones climáticas
  4. Lidar, dispositivo que mide distancias por medio del láser
  5. GNSS-IMU herramienta satelital que permite ubicar la posición del auto

Foto: Nvidia

Retar a las computadoras

El mayor desafío es lograr que las computadoras de los vehículos autónomos tengan la capacidad de identificar y distinguir perfectamente los elementos del entorno en el que circulan, explica Bender.

“El tema que ha vuelto complejo todo esto es que existen decenas de cosas en nuestras calles que las computadoras de los vehículos autónomos necesitan saber leer para ir realizando cada una de sus maniobras”, agrega el ejecutivo de la compañía asentada en Santa Clara, California.

Cuando circulan, los vehículos se encuentran con otros vehículos, peatones, anuncios, cruces y demás. “Es en lo que nos estamos enfocando todos: en conseguir que las computadoras de los autos autónomos tengan la capacidad de reconocer hasta el más mínimo detalle y actuar en relación con él”, destaca.

Para ello, se apoyan en todas las tecnologías posibles, entre ellas la IA, que es prácticamente el corazón de las computadoras de estos automóviles, o el deep learning, el mayor aliado en todo sentido.

Esta herramienta permite a las empresas “enseñar” a las computadoras lo que los autos pueden llegar a enfrentar cuando circulan por las calles, bajo la premisa de que, entre más conocimiento acumulen, mayores serán sus capacidades de respuesta el día en que salgan a circular por las calles.

“Es un tema complejo que se debe de tomar con toda la seriedad porque inclusive el mejor conductor del mundo llega a tener accidentes. Entonces, imagínate lo que puede suceder con las computadoras que están apenas iniciando [su aprendizaje]”, destaca Bender. “Se necesita seguir poniéndolas a prueba, seguir retándolas”.

Conocer los entornos para poder moverse en cualquier parte del mundo es algo que, desde luego, lleva algún tiempo. “La realidad es que no se vive el mismo entorno, ya no sólo entre carreteras, poblados, ciudades periféricas y grandes ciudades, inclusive entre grandes ciudades las cosas pueden cambiar de una a otra. Estamos en ese proceso de entrenar a estas computadoras de la mejor forma posible, aunque [el avance] será paulatino”, expone.

Por todo ello, todavía falta tiempo para que estos autos salgan a recorrer calles y carreteras, además de que, seguramente, empezarán a hacerlo en los sitios menos complejos o más predictivos.

Copar Latinoamérica

Si bien los objetivos de Nvidia en materia de autos autónomos no se ligan directamente a Latinoamérica, por ahora, Bender dice que el plan es seguir expandiéndose en la región. La compañía prevé abrir oficinas en el país en la primera mitad de este año y atender desde aquí el crecimiento de la compañía en América Latina.

“En los últimos dos años, duplicamos nuestra presencia en toda la región, creciendo en algunos mercados más que en otros, como México o Argentina; pero, en general, hemos percibido que hay muchas posibilidades de crecimiento para Nvidia”, expone el ejecutivo.

México será el segundo país en la región que aloje oficinas de la compañía, después de Brasil, el país más relevante para Nvidia en AL y al que llegó hace cinco años.

Sus negocios punta de lanza en la región son los videojuegos y las soluciones de cómputo. “Lo que queremos es que, poco a poco, la oficina en México se convierta en un hub en español para Latinoamérica, desde el cual no sólo vendamos, sino que contemos con ingenieros que trabajen en distintos desarrollos”, concluye Bender.

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Nivel de autonomía de los vehículos

Nvidia clasifica los avances en investigación de autos autónomos en distintos niveles: desde “nula” hasta “completa autonomía”. autopilot (el asistente para conductores que esta firma lanzó hace apenas unas semanas), por ejemplo, se inserta en el nivel dos.

  • Nivel uno

Nula (o cero) autonomía. El conductor realiza todas las actividades de conducción del vehículo.

  • Nivel dos

Asistencia al conductor. El vehículo cuenta con asistentes que apoyan la labor del conductor, aunque él sigue desempeñando todas las labores de manejo.

  • Nivel tres

Autonomía condicional. dependiendo del escenario en el que se encuentre, puede asumir autonomía, aunque el conductor debe estar siempre preparado para tomar el volante.

  • Nivel cuatro

Alta autonomía. el vehículo tiene la capacidad de asumir completa autonomía en momentos y espacios específicos.

  • Nivel cinco

Completa (o total) autonomía.

 

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