Uber convierte sus coches de alquiler en una flota recolectora de datos para entrenar IA de conducción autónoma

Uber ha puesto en marcha un plan para usar su red de vehículos de alquiler con conductor como herramienta de recolección de datos destinada a acelerar el desarrollo de los sistemas de conducción autónoma de sus socios tecnológicos. La apuesta parte de un reconocimiento incómodo: las ambiciones de Uber en materia de robotaxis dependen de terceros, ya que la compañía no dispone de tecnología autónoma propia y necesita que sus socios de vehículos autónomos (AV, por sus siglas en inglés) reduzcan la que se describe como una ventaja tecnológica de aproximadamente dos años a favor de Waymo.

Según el artículo, a partir de este mes Uber desplegará hasta 500 unidades del Hyundai Ioniq 5 especialmente equipadas para captar información sobre las situaciones inusuales que sus conductores humanos encuentran a diario en la carretera. Estos vehículos, conducidos por personas, incorporan 14 cámaras, ocho sensores lidar, nueve radares y ordenadores de a bordo diseñados para registrar el tipo de datos situacionales del mundo real que resultan cruciales para entrenar sistemas de IA de conducción.

La iniciativa refleja un cambio de enfoque en toda la industria de vehículos autónomos: los ingenieros ya no programan reglas específicas para cada situación de conducción, sino que desarrollan sistemas de IA generalizados que aprenden a conducir a partir de ejemplos. Cuantas más situaciones variadas vea un modelo de IA, mejor aprende a responder ante ellas. El reto principal es reunir suficientes 'casos límite' —desde un policía dirigiendo el tráfico hasta escombros que cruzan la carretera— que rara vez aparecen en la conducción rutinaria, pero que resultan esenciales para que un sistema autónomo sepa reaccionar ante lo inesperado.

Danny Guo, vicepresidente de ingeniería y ciencia de Uber y responsable de la recién creada unidad AV Labs, explica que para perfeccionar el software 'lo que realmente se necesita es [más] datos'. Uber es consciente de que compite en desventaja frente a gigantes como Tesla, que cuenta con millones de vehículos propiedad de clientes recopilando datos de las vías públicas cada día, y Waymo, que ya ha acumulado más de 200 millones de millas totalmente autónomas con una flota de más de 4.000 vehículos. Frente a esas cifras, los 500 coches de Uber son una fracción mínima —la propia compañía reconoce que no son rival para la flota global de Tesla, cercana a los 10 millones de vehículos—.

La estrategia de Uber, sin embargo, no busca competir en volumen bruto, sino en precisión y relevancia local. La compañía sostiene que puede desplegar su flota, más pequeña, en las ciudades y condiciones de conducción concretas que necesitan sus socios, como distritos de ocio congestionados o puntos de recogida y entrega especialmente complicados. Guo estima que 500 vehículos operando durante un período de entre seis meses y un año podrían generar suficientes datos diversos y buscables como para resultar útiles a un desarrollador de AV que se prepare para el despliegue comercial de su tecnología.

Uber AV Labs ya mantiene acuerdos para suministrar datos a Nvidia y Wayve como apoyo a su desarrollo de robotaxis, y la compañía se encuentra en conversaciones con otros socios adicionales. La idea de fondo es que Uber no necesita alcanzar a Waymo por sus propios medios: si su red de conductores humanos ayuda a entrenar a las decenas de compañías de vehículos autónomos que la firma espera incorporar a su plataforma, esas mismas empresas terminarán operando robotaxis dentro del ecosistema de Uber.

El reportaje incluye además una visita a las instalaciones de Roush Industries, en las afueras de Detroit, la empresa de fabricación por contrato que se ha convertido en proveedor habitual de compañías tecnológicas que desarrollan flotas de prueba de vehículos autónomos. Allí, cortinas del suelo al techo separan los distintos proyectos confidenciales que conviven en el mismo complejo industrial. La periodista pudo observar cómo los técnicos desmontaban los Ioniq 5 —retirando el revestimiento del techo, los asientos y otros paneles internos— para tender el cableado que conecta los sensores con un ordenador instalado en el maletero, además de perforar parachoques y guardabarros para instalar cámaras, lidar y radares.

En conjunto, el artículo retrata la carrera por los vehículos autónomos cada vez más como una carrera por los datos, en la que Uber intenta reconvertir su negocio principal de movilidad —el transporte con conductores humanos— en una infraestructura de recolección de información que sostenga, en última instancia, la transición hacia una plataforma de robotaxis operada por terceros.