Waymo construyó un conductor virtual para estudiar cómo los humanos reaccionan ante sorpresas en la carretera

es editor de transporte con más de 10 años de experiencia cubriendo vehículos eléctricos, transporte público y aviación. Su trabajo ha aparecido en The New York Daily News y City & State.

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Waymo tiene mucha experiencia construyendo sistemas virtuales para ayudar a sus vehículos autónomos a entender mejor el mundo real. Construyó mundos 3D realistas para anticipar mejor desastres naturales y casos extremos impredecibles. Creó una representación virtual de un conductor hipervigilante para probar contra sus propios vehículos autónomos en una serie de escenarios simulados para ver cuál es mejor en evitar accidentes.

Ahora, en un nuevo artículo de investigación publicado hoy en Nature Communications, Waymo describe un nuevo modelo cognitivo basado en computadora que explica cómo los conductores humanos toman decisiones en fracciones de segundo para evitar accidentes. La empresa cree que el nuevo modelo servirá como referencia para comparar sistemas de conducción autónoma como una forma de ayudar a la industria a avanzar hacia mayores estándares de seguridad compartidos. También es lo último en el creciente cuerpo de investigación revisada por pares de Waymo que dice los diferencia de otros operadores de vehículos autónomos.

Waymo diseñó el nuevo modelo, denominado ReD para "Reference Driver" (Conductor de Referencia), en colaboración con la Universidad Técnica de Delft en Países Bajos. De la misma manera que la industria automotriz utiliza maniquíes de prueba de choques para evaluar la integridad estructural y la seguridad del hardware de un automóvil, este nuevo modelo funciona como un maniquí de comportamiento para determinar qué tan bien un vehículo autónomo puede evitar situaciones peligrosas por completo.

"Evaluar la seguridad de los vehículos autónomos es multifacético, y entender cómo un humano maneja un conflicto es una pieza crítica del rompecabezas", dice Mauricio Peña, jefe de seguridad en Waymo. "Al establecer este modelo de referencia de una respuesta humana competente, podemos ayudar a la industria a avanzar hacia un enfoque compartido y científicamente fundamentado para evaluar el comportamiento de evitar colisiones".

ReD se basa en un marco de neurociencia llamado inferencia activa, promovido por neurocientíficos líderes mundiales como el profesor Karl Friston (quien llamó al modelo ReD un "tour de force técnico" en una declaración proporcionada por Waymo). El principio central es que los cerebros humanos se esfuerzan constantemente por minimizar la sorpresa a lo largo del tiempo.

ReD combina varios rasgos cognitivos humanos para simular cómo un conductor maneja este estrés. Los humanos juzgan amenazas longitudinales basándose en "looming" (expansión), o qué tan rápido un objeto se expande en su campo visual. El modelo de Waymo replica esto al luchar naturalmente por juzgar velocidades a distancias lejanas, tal como lo haría una persona real. Cuenta con un filtro de "norma de tráfico" que sesga sus predicciones hacia comportamiento que sigue las reglas, hasta que observa explícitamente un vehículo violando una norma de tráfico. Y evalúa sorpresas como lo haría un conductor humano, desencadenando una reevaluación de su conducción una vez que una sorpresa alcanza cierto umbral que sugiere que el plan actual está fallando. El modelo también explica cómo los humanos operan