Un corte en el suministro eléctrico en San Francisco provoca el caos en la flota de robotaxis de Waymo
Este episodio ocurrido en la ciudad de San Franciso, ha puesto de manifiesto las diferencias en los enfoques tecnológicos entre competidores en la carrera por la conducción autónoma, en un momento donde estos servicios se expanden rápidamente.
El pasado sábado 20 de diciembre, el incendio de una subestación de PG&E dejó sin suministro eléctrico a un tercio de la ciudad de San Francisco, afectando a unos 130 mil clientes de la compañía eléctrica. Como consecuencia de ello, entre otras muchas complicaciones, los semáforos se apagaron en amplias zonas, generando caos vial y afectando el transporte público.
En medio de esta situación, los vehículos autónomos de Waymo, los populares robotaxis sobre los que ya hemos hablado en múltiples ocasiones aquí en HighMotor, que circulan por las calles varias ciudades de Estados Unidos, y entre ellas por San Francisco, resultaron especialmente afectados.
Diseñados para tratar las intersecciones sin señales con especial precaución, lo semáforos desconectados acabaron provocando el caos, ya que muchos de los vehículos de la flota de Waymo permanecieron detenidos en las intersecciones más tiempo del habitual para evaluar su entorno, afectando finalmente a la fluidez del tráfico del resto de vehículos.
Claramente los robotaxis de Waymo no están preparados para situaciones como ésta
Numerosos vídeos compartidos en redes sociales mostraron grupos de hasta cinco robotaxis autónomos de Waymo parados en una única intersección, con luces de emergencia encendidas, obstaculizando el paso y agravando los atascos. La situación acabó siendo tan preocupante, que la propia Waymo acabó suspendiendo el servicio temporalmente en la ciudad ante el riesgo de interferir la circulación de los vehículos de emergencia.
Al día siguiente, una vez subsanado el problema con el suministro eléctrico en la ciudad, la compañía reanudó el servicio y todo volvió a la normalidad. En cualquier caso, este incidente ha generado ciertas dudas sobre la preparación de los vehículos autónomos para emergencias inesperadas, que pueden ser incluso mayores como puede ser el caso, por ejemplo, de un gran terremoto. Algo que no es descartable en absoluto en la zona de la Bahía.
A este respecto, un portavoz de Waymo ha explicado que, tras la magnitud de lo ocurrido como consecuencia del fallo en la infraestructura eléctrica, están trabajando para mejorar la adaptación de su tecnología a escenarios imprevisibles como el recientemente sucedido, integrando rápidamente las lecciones aprendidas.
Señalar, por último y como dato curioso, que en San Francisco se encuentran operativos actualmente también algunos robotaxis de la red de Tesla, que causalmente no se vieron afectados por el corte en el suministro eléctrico.
Un enfoque diferente que marca la diferencia
Según explico posteriormente en X el propio Elon Musk, estos vehículos continuaron operando con normalidad ya que su tecnología se basa exclusivamente en visión por cámaras y redes neuronales entrenadas con miles de millones de millas reales de conducción. Esto permite que el sistema interprete y navegue situaciones imprevisibles, como intersecciones con semáforos apagados, de manera similar a un conductor humano experimentado: evaluando el flujo de tráfico, cediendo el paso cuando es necesario y avanzando con precaución.
En contraste, los robotaxis de Waymo dependen en mayor medida de mapas detallados de alta definición, sensores adicionales como LiDAR y radar, y una infraestructura externa que incluye señales de tráfico funcionales. Cuando los semáforos fallaron a gran escala, el sistema de Waymo trató las intersecciones como paradas de cuatro vías, lo que les obligó a detenerse durante más tiempo del habitual para verificar el entorno, provocando acumulaciones y bloqueos.
En defectiva, según explicó, Tesla apostó por el caos del mundo real y ganó en este escenario, al ser más adaptable sin depender tanto de condiciones perfectas o mapas preestablecidos. Una lección de la que habrá que aprender y no volver a pasar por alto.
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