Volvo y NVIDIA preparan conducción automatizada de puerta a puerta con Hyperion y Alpamayo

Volvo lleva casi un siglo construyendo buena parte de su identidad alrededor de la seguridad, por lo que avanzar hacia vehículos capaces de tomar cada vez más decisiones por sus conductores implica bastante más que instalar cámaras y enseñar a una computadora a seguir carriles. La compañía sueca ampliará su colaboración con NVIDIA para desarrollar una nueva generación de sistemas de conducción automatizada que eventualmente pretende llegar a algo mucho más ambicioso: vehículos capaces de conducir con el usuario sin necesidad de mirar constantemente el camino ni dedicar toda su atención a lo que ocurre alrededor.

Antes de llegar a ese escenario todavía existe una distancia importante. La primera etapa que Volvo y NVIDIA están preparando apunta a una conducción automatizada de punto a punto capaz de desenvolverse entre autopistas, calles urbanas complejas y maniobras de estacionamiento. La tecnología debutará en un Volvo de próxima generación como parte de la nueva ofensiva de productos de la marca.

En lugar de desarrollar únicamente un nuevo Pilot Assist, Volvo está adoptando buena parte de la plataforma de conducción automatizada de NVIDIA, incluyendo la arquitectura de cómputo y sensores Hyperion, el sistema Halos OS y el software de conducción Alpamayo Stack.

Del Pilot Assist a un auto que puede interpretar la ciudad

El Pilot Assist actual de Volvo combina control crucero adaptativo con asistencia de dirección y otras funciones que reducen la carga del conductor, pero sigue dependiendo directamente de la supervisión humana y funciona dentro de condiciones relativamente delimitadas.

La siguiente generación pretende avanzar considerablemente sobre esa idea. Volvo quiere que el automóvil pueda navegar de un punto a otro y resolver elementos normales de conducción urbana como semáforos, señales de alto, cambios de carril, cruces y vueltas sin protección, además de conducir en carretera y entrar posteriormente a situaciones de estacionamiento.

Durante esta primera etapa se ha utilizado el término Level 2++, aunque conviene aclarar qué significa realmente. SAE reconoce seis niveles formales de automatización, del 0 al 5, y "2++" no forma parte de esa clasificación. Es una manera utilizada por algunas compañías para describir sistemas de Nivel 2 particularmente avanzados.

La diferencia es importante desde el punto de vista de seguridad. En SAE Nivel 2, el automóvil puede controlar simultáneamente dirección, aceleración y frenado, pero el conductor sigue siendo responsable de supervisar permanentemente la conducción y debe intervenir cuando sea necesario. En Nivel 3, bajo condiciones específicas, el sistema ya realiza la tarea completa de conducción y solicita intervención humana únicamente cuando necesita devolver el control.

Por eso un sistema manos libres tampoco equivale automáticamente a un automóvil autónomo. Podemos retirar las manos del volante y continuar siendo legal y funcionalmente responsables de vigilar todo lo que hace el vehículo.

¿QUÉ SIGNIFICA REALMENTE CADA NIVEL?

Sistema	Qué puede hacer	Responsabilidad del conductor
Pilot Assist actual	Dirección y velocidad bajo condiciones determinadas	Supervisión constante
"Level 2++" Volvo/NVIDIA	Conducción manos libres más avanzada, incluyendo escenarios urbanos	Supervisión constante
SAE Nivel 3	El sistema realiza la tarea completa de conducción bajo condiciones definidas	Debe poder retomar control cuando el sistema lo solicite
SAE Nivel 4	El sistema conduce y resuelve situaciones de riesgo dentro de su dominio operativo	No necesita intervención humana mientras opera dentro de esas condiciones
Objetivo "eyes-off / mind-off"	Permitir retirar atención de la conducción bajo condiciones autorizadas	Dependerá del nivel y dominio operativo finalmente homologado

NVIDIA Hyperion pone los ojos y el cerebro

La arquitectura NVIDIA Hyperion funciona como la base de cómputo y sensores sobre la que los fabricantes pueden desarrollar diferentes grados de conducción automatizada. Sus configuraciones más avanzadas integran computadoras DRIVE AGX Thor junto con cámaras, radares, sensores ultrasónicos y lidar, aunque cada fabricante puede definir la configuración final utilizada en sus vehículos.

Hyperion 10, por ejemplo, contempla una arquitectura de referencia con 14 cámaras, nueve radares, un lidar, 12 sensores ultrasónicos y cámaras interiores. Más importante que la cantidad individual de sensores es que toda esa información pueda fusionarse continuamente para construir una interpretación redundante de lo que está ocurriendo alrededor del automóvil.

Un vehículo no puede depender únicamente de reconocer que delante existe algo parecido a otro automóvil. Necesita saber qué tan lejos se encuentra, qué velocidad lleva, hacia dónde podría desplazarse, cuál es la trayectoria disponible y qué otros objetos pueden convertirse en un riesgo en los siguientes segundos.

Esa capacidad de percepción necesita además estar acompañada por supervisión del propio sistema. NVIDIA integra Hyperion con Halos, su plataforma de seguridad funcional y validación, encargada de proporcionar mecanismos adicionales para evaluar lo que decide el software y comprobar su comportamiento mediante grandes cantidades de escenarios simulados.

Alpamayo quiere que el automóvil razone sobre situaciones que nunca había visto

Quizás la parte más interesante de la alianza aparece con NVIDIA Alpamayo. En lugar de limitarse a utilizar modelos que reconocen objetos y producen una trayectoria, NVIDIA está desarrollando modelos de razonamiento capaces de interpretar una escena, considerar diferentes posibilidades y decidir cómo actuar frente a situaciones complejas.

Eso resulta especialmente importante en los llamados casos de "long tail", eventos poco frecuentes que son extremadamente difíciles de representar exhaustivamente durante el entrenamiento. Una persona estacionada parcialmente sobre la calle, un vehículo de emergencia atravesando una intersección de forma poco convencional o un objeto extraño cayendo frente al automóvil son situaciones que quizás nunca aparezcan exactamente de la misma manera dos veces.

Alpamayo está diseñado para interpretar ese contexto y generar una trayectoria de conducción, mientras otros componentes del sistema evalúan la decisión antes de ejecutarla. NVIDIA también está utilizando simulación para someter estos modelos a escenarios poco comunes antes de que aparezcan en condiciones reales.

La capacidad de explicar por qué un modelo eligió determinada acción también tiene una importancia especial para Volvo. Cuando hablamos de conducción automatizada, no basta con que el sistema funcione la mayoría de las veces. Los fabricantes necesitan entender cómo llegó a una decisión, reproducir situaciones peligrosas y demostrar que los mecanismos utilizados cumplen los requisitos de seguridad necesarios.

"Eyes-off" cambia completamente la responsabilidad

Volvo ya habla de una introducción gradual de conducción eyes-off y mind-off, pero esto representa una meta posterior y no una característica que vaya a llegar inmediatamente con el primer sistema basado en NVIDIA.

La diferencia respecto a un asistente avanzado es enorme. Si el conductor puede dejar de observar el camino durante determinadas condiciones, el automóvil necesita asumir la tarea dinámica completa de conducción mientras el sistema está activo. En términos SAE, eso nos mueve fuera del Nivel 2 y entra al territorio de automatización Nivel 3 o superior, dependiendo de quién tenga la responsabilidad de resolver una situación cuando el sistema ya no pueda continuar.

Para Volvo éste es probablemente el punto más delicado de toda la colaboración. Una compañía cuya reputación comercial está profundamente ligada a la seguridad necesita evitar que una interfaz demasiado confiada provoque que los usuarios atribuyan al vehículo capacidades que todavía no tiene.

Los sistemas actuales de asistencia ya enfrentan ese problema. Cuando un automóvil puede mantenerse dentro del carril, adelantar o circular largos periodos sin intervención aparente, resulta fácil confundir comodidad con autonomía.

La seguridad puede terminar dependiendo tanto del software como del acero

Durante décadas, buena parte de la seguridad automotriz fue visible físicamente. Zonas de deformación, cinturones, bolsas de aire, estructuras de protección y sistemas de frenado representaban componentes relativamente fáciles de identificar.

Con la conducción automatizada, una parte creciente de esa seguridad pasa a existir dentro de sensores, procesadores y modelos de inteligencia artificial. Un automóvil puede tener una estructura excelente y aun así tomar una mala decisión si interpreta incorrectamente el entorno.

Por eso la alianza entre Volvo y NVIDIA resulta particularmente significativa. NVIDIA aporta una arquitectura de cómputo capaz de procesar enormes cantidades de información en tiempo real, mientras Volvo aporta décadas de investigación sobre accidentes, comportamiento humano y seguridad vehicular.

El resultado todavía tendrá que demostrar su eficacia en las calles y pasar por procesos regulatorios diferentes según cada mercado. Tampoco existe todavía una fecha concreta para que Volvo permita una conducción realmente "mind-off".

Lo que sí comienza a quedar claro es que la siguiente gran evolución de los sistemas de seguridad no estará limitada a protegernos cuando ocurre un accidente. Cada vez más, el objetivo será utilizar sensores, cómputo e inteligencia artificial para reconocer la situación con suficiente anticipación como para evitar que ese accidente llegue a ocurrir.