Por qué importa
Waymo necesita demostrar que sus robotaxis son al menos tan seguros como un conductor humano promedio. Hasta ahora usaba modelos más simples para comparar. ReD promete una evaluación más precisa, basada en cómo las personas actualizan sus creencias en situaciones de incertidumbre y toman decisiones de evasión (frenar, girar o combinar ambas).
El modelo incorpora rasgos humanos como:
- Looming: detecta amenazas según la velocidad con que un objeto crece en el campo visual.
- Normas de tránsito: filtra acciones ilegales y planea cómo reaccionar si algo sale mal.
- Retraso al cambiar de pedal: simula una pausa de 0,2 segundos entre acelerador y freno.
El dato clave
ReD se basa en la teoría de inferencia activa: un conductor imagina constantemente futuros posibles y elige la maniobra más segura. Waymo lo describe como un "maniquí de prueba de choque conductual" que busca evitar accidentes antes de que ocurran, no solo mitigar daños.
En enero pasado, un robotaxi de Waymo atropelló a una niña en Santa Mónica, California. La empresa usó su modelo anterior para estimar que un conductor humano habría impactado a 22 km/h (14 mph), mientras que el vehículo autónomo lo hizo a 9,6 km/h (6 mph). El accidente aún está bajo investigación.
Lo que sigue
Waymo espera que ReD se convierta en un estándar compartido para la industria de vehículos autónomos. Al publicar el método en una revista revisada por pares, busca credibilidad científica frente a reguladores y al público. La compañía ya había creado antes mundos 3D para simular desastres naturales y casos límite; ahora agrega una pieza clave para comparar decisiones humanas y artificiales en fracciones de segundo.
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