Los coches autónomos con 'sensibilidad social' reducen la amenaza para los usuarios de la carretera
Los coches autónomos entrenados para reaccionar ante el peligro de forma más parecida a los humanos causarán menos lesiones en accidentes de tráfico, según un estudio que muestra cómo se podría aumentar la seguridad de los vehículos sin conductor.
Grupos vulnerables como ciclistas, peatones y motociclistas son los que más vieron aumentada su protección cuando los coches sin conductor utilizaron la "sensibilidad social" para evaluar el impacto colectivo de múltiples peligros.
El estudio, publicado en la revista científica estadounidense Proceedings of the National Academy of Sciences, pone de relieve los crecientes esfuerzos por equilibrar el funcionamiento eficiente de los vehículos autónomos con la necesidad de minimizar los daños en caso de colisión.
El estudio sale a la luz en un momento en el que empresas tecnológicas punteras como Tesla, Waymo de Google y Zoox de Amazon se esfuerzan por desplegar en todo el mundo vehículos autónomos, que utilizan una serie de sensores y programas informáticos automatizados para conducir sin la intervención humana. Los fabricantes deben entrenar a los vehículos para que respondan al instante a dilemas del mundo real, como con qué colisionar si el accidente es inevitable.
La cuestión de la ética de los vehículos autónomos suscita cada vez más interés, ya que su creciente uso ofrece la posibilidad de eliminar problemas que afectan al conductor como los errores de cálculo sobre espacios y la fatiga.
El estudio sugiere que los métodos conductuales podrían "proporcionar un andamiaje eficaz para que los vehículos autónomos aborden futuros retos éticos", según afirman sus autores chinos y estadounidenses, dirigidos por Hongliang Lu, de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong.
"Basándonos en la preocupación social y en una codificación cognitiva plausible para el ser humano, permitimos que los vehículos autónomos muestren sensibilidad social en la toma de decisiones éticas", afirman. "Esta sensibilidad social puede ayudar a los vehículos autónomos a integrarse mejor en las comunidades de conductores actuales".
La "sensibilidad social" consiste en estar en sintonía, como los conductores humanos, con la vulnerabilidad de determinados usuarios de la carretera y ser capaz de juzgar quién tiene más probabilidades de resultar gravemente herido en un accidente.
Los investigadores se basaron en datos de la neurociencia y la ciencia del comportamiento que demuestran que los humanos navegamos utilizando un "mapa cognitivo" para interpretar el mundo y adaptarnos a él.
Los científicos basaron sus instrucciones para los vehículos autónomos en un concepto conocido como "representación del sucesor", que codifica predicciones sobre cómo se interrelacionarán los distintos elementos de un entorno en el tiempo y el espacio.
Examinaron los resultados de aplicar su modelo a EthicalPlanner, un sistema que utilizan los vehículos autónomos para tomar decisiones teniendo en cuenta diversas consideraciones de riesgo. Los investigadores modelaron 2.000 escenarios de referencia, midiendo el riesgo total de cada uno de ellos mediante la evaluación de la probabilidad de colisión y la gravedad probable de los daños para las personas implicadas.
Los científicos descubrieron que el uso de su modelo de inspiración humana con EthicalPlanner reducía los riesgos generales para todas las partes en un 26,3% y en un 22,9% para los usuarios vulnerables de la carretera, en comparación con el uso de EthicalPlanner por sí solo.
En las situaciones de colisión, todos los usuarios de la carretera sufrieron un 17,6% menos de daños, porcentaje que aumentó hasta el 51,7% en el caso de los usuarios vulnerables. Los ocupantes de los vehículos autónomos también salieron mejor parados, sufriendo un 8,3% menos de daños.
Un grupo independiente de expertos consultados por la Comisión Europea ha pedido que los vehículos autónomos se programen para garantizar una "distribución equitativa del riesgo y la protección de los derechos básicos, incluidos los de los usuarios vulnerables".
Según Daniela Rus, directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts, el último estudio aborda la cuestión crucial de "cómo modelar un comportamiento seguro y socialmente sensible de los vehículos autónomos".
"El marco propuesto... ofrece una vía potencial hacia vehículos autónomos capaces de desenvolverse en situaciones complejas con múltiples agentes, teniendo conciencia de los distintos niveles de vulnerabilidad de los usuarios de la carretera", añade Rus.
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