¿Cómo se demuestra que un automóvil autónomo es seguro? La respuesta de NVIDIA
En teoría, un automóvil autónomo puede recorrer millones de kilómetros sin accidentes, pero ¿eso basta para demostrar que es seguro? No del todo. Las situaciones que pueden surgir en el tráfico son prácticamente infinitas y algunas, afortunadamente, tan raras que resulta difícil encontrarlas durante las pruebas.
Para abordar este problema y acercarse lo más posible a una seguridad del 100%, NVIDIA presentó en el GTC de Berlín a Halos SAFE, acrónimo de Safety Assurance Framework for Evaluation. Se trata de un conjunto de herramientas y procedimientos diseñados para recopilar pruebas medibles y verificables sobre la seguridad de los sistemas de conducción autónoma, desde la asistencia de Nivel 2 hasta los robotaxi de Nivel 4.
Por qué tantos kilómetros no son suficientes
Según NVIDIA, demostrar niveles de fiabilidad del orden de un evento crítico cada decenas de millones de horas de conducción requeriría una cantidad de pruebas reales impracticable para cualquier flota experimental. El problema no se refiere solo a la distancia recorrida, sino también a la variedad de escenarios que se enfrentan.
Un vehículo podría comportarse correctamente durante miles de kilómetros y encontrar dificultades frente a una obra inusual, un peatón que cruza de repente o una combinación particularmente desfavorable de tráfico y condiciones meteorológicas. Por eso, la evaluación de la seguridad debe basarse en múltiples fuentes de prueba, en lugar de depender exclusivamente de los resultados obtenidos en carretera.
Simulaciones, pruebas reales y controles continuos
Halos SAFE combina diferentes fases de verificación: simulaciones digitales, pruebas de software y hardware, pruebas en carretera y monitoreo de los vehículos ya en servicio. Los escenarios se definen mediante condiciones y criterios de rendimiento medibles, para poder repetir las pruebas, comparar los resultados y reconstruir las evidencias recopiladas. La simulación también permite reproducir situaciones peligrosas o particularmente raras sin necesidad de provocarlas en el tráfico real.
Entre las empresas que colaboran con NVIDIA en la conducción autónoma se encuentran Mercedes, Volvo, Volkswagen V.I. y Jaguar-Land Rover
Foto de: nvidia
El objetivo es crear una documentación técnica útil para demostrar el cumplimiento de los requisitos de seguridad y apoyar los procesos de homologación y certificación. Sin embargo, Halos SAFE no constituye por sí mismo una certificación ni garantiza automáticamente la seguridad de un vehículo.
Una red de socios
El proyecto involucra empresas especializadas en verificación y validación, entre ellas dSPACE, IVEX y TÜV Rheinland. En el ecosistema Halos SAFE también figuran fabricantes como Mercedes, Volvo y JLR, junto con numerosos proveedores de tecnologías e instrumentos de simulación.
La conexión con Mercedes es particularmente significativa: la marca alemana está ampliando su colaboración con NVIDIA para desarrollar sistemas de asistencia avanzada y conducción autónoma, integrando las tecnologías Hyperion, Alpamayo y Halos en su arquitectura MB.OS.
Las mismas tecnologías también se aplican en los programas de robotaxis y transporte autónomo, con socios como Bolt, Lucid y Volkswagen Veicoli Commerciali. En resumen, el desafío no es solo enseñar a los automóviles a conducir solos, sino demostrar con criterios verificables cuán fiables son al hacerlo.
Conducción autónoma y seguridad