Waymo Engineering Exec dice que los sensores de LiDAR y radar son clave para la seguridad en la pila de tecnología autónoma
Waymo está experimentando con IA generativa y otras tecnologías para sus autos autónomos, pero la compañía cree que la variedad de sensores láser y radares montados en sus autos sigue siendo la forma más segura de administrar un servicio robotaxi a escala, al menos por ahora.
“Hemos investigado mucho. Somos conscientes de lo que funciona y lo que no funciona a nuestra escala y lo que debemos hacer”, dijo Srikanth Thirumalai, vicepresidente de ingeniería a bordo del actual titular de la industria de Robotaxi, Waymo, esta semana en la conferencia AI4 en Las Vegas.
Mientras que a rivales como Tesla están presionando autos autónomos que dependen únicamente de las cámaras de video, Thirumalai de Waymo dice que la combinación de LiDAR y Radar proporciona “una red de seguridad adicional” para asegurarse de que la compañía tenga los datos adecuados que necesita para tomar decisiones de manejo “en todas las condiciones”, incluido el clima extremo.
Thirumalai estaba hablando en el escenario en una entrevista con Fortuna. Ese día más temprano, Thirumalai hizo una presentación en solitario, describiendo la pila de IA de Waymo y el enfoque de la seguridad en detalle que ha permitido a la compañía escalar su operación a cinco ciudades a mediados de 2015 y realizar más de 100 millones de millas sin conductor. En su presentación, Thirumalai mostró un video de cómo los sensores de Lidar en el Waymo Jaguar I-Pace habían recogido el movimiento de los seres humanos que se preparaban para saltar en la carretera, incluso cuando las cámaras del vehículo no lo habían hecho, o una mujer que se preparaba para caminar por un autobús detenido y directamente al camino de un Waymo Robotaxi. En ambos casos, el robotaxi de Waymo se detuvo o maniobró fuera del camino para evitar el contacto con los peatones, según los videos.
La presentación mostró el marcado contraste en los enfoques entre Waymo y uno de sus rivales más nuevos, Tesla, que lanzó un servicio de robotaxi de invitación a pequeña escala en Austin este junio, con conductores de seguridad en el asiento del pasajero. Tesla, que estaba demostrando su tecnología completa de conducción autónoma (FSD) a través de paseos de demostración en la conferencia AI4, solo usa cámaras de video y su tecnología AI para FSD y Tesla Robotaxi, después de años de Elon Musk que indica que otros sensores son caros e innecesarios. “Lidar es un recado de tontos”, dijo Elon Musk en 2019. “Cualquiera que confíe en Lidar está condenado. [They are] sensores caros que son innecesarios “.
Thirumalai no diría directamente si consideraba que los sistemas autónomos solo de cámara como Tesla para estar seguros para las carreteras públicas. Dijo que debe considerar “todo el proceso” de cómo se construye, se prueba, se valida, se valida, y también validado, y también dijo que no se puede comparar estadísticamente el sistema de Waymo con otro, debido a la falta de métricas de seguridad comparables. La subsidiaria de General Motors, Cruise, que también utilizó sistemas LiDAR y radar, suspendió las operaciones a principios de este año después de que no se relanzó después de un grave accidente en San Francisco. Para el contexto, Tesla dijo que había conducido 7,000 millas sin conductor en el Final de julioen comparación con los 100 millones de Waymo.
“Si estamos hablando de medidas objetivas, entonces tenemos que mirar las estadísticas de nuestro registro de seguridad, a escala, ¿verdad?” Thirumalai dijo. “Cuando alguien realmente dice: Sí, igualamos su seguridad a su escala con un sistema diferente, eso es genial. Lo tomaremos”.
Waymo está probando regularmente una nueva tecnología a medida que está disponible, según Thirumalai. Como parte de esa experimentación, dijo que Waymo ha investigado cómo los modelos multimodales como Gemini pueden incorporarse a la pila de tecnología Waymo (Waymo no ha probado ningún otro modelos de IA generativos además de Gemini de Google, confirmó Thirumalai). The Robotaxi Company ha publicado varios documentos de su investigación sobre modelos multimodales, incluidos un simulación de tráfico a escala de la ciudad con un modelo mundial generativo, así como la investigación de Waymo en torno a EmmaModelo multimodal de extremo a extremo de Waymo para la conducción autónoma. Waymo ha informado que la capacitación conjunta con sus vehículos con Emma ayudó con cosas como la detección de objetos y los gráficos de carreteras, diciendo que había “potencial” para Emma como modelo generalista para aplicaciones de conducción autónoma. Sin embargo, Emma es costosa, solo puede procesar una pequeña cantidad de marcos de imagen y no incorpora sensores o radar lidar, todos los cuales conducen a “desafíos” para usar Emma como un “modelo independiente para conducir”
Thirumalai dijo que incorporar modelos de IA generativos en la pila tecnológica autónoma es un área de “investigación intensa”, y que cree que esto continuará. “Pero hay mucho más trabajo que se necesitará para que el sistema sea lo más simple posible”, dijo.
