Rivian Desvela su Respuesta al Autopiloto de Tesla: Una Vista Preliminar del Sistema de Conducción Avanzada

Rivian está a punto de lanzar su propio sistema de asistencia al conductor punto a punto, diseñado para competir directamente con el Full Self-Driving (FSD) de Tesla. La compañía presentó sus avances en el evento Autonomy and AI Day, donde se ofreció a un selecto grupo de periodistas, incluido el autor de este artículo, un adelanto exclusivo de la tecnología.

El objetivo de Rivian es ofrecer una experiencia de conducción manos libres de punto a punto para 2026, similar a la promesa de Tesla. Si bien los sistemas de asistencia avanzada para autopistas son comunes, el FSD de Tesla se distingue por su capacidad para gestionar la complejidad de la conducción urbana, incluyendo semáforos, rotondas, intersecciones y cruces de cuatro direcciones. Rivian busca replicar y, potencialmente, superar esta capacidad con su propio enfoque.

Durante una demostración de aproximadamente 20 minutos en un Rivian R1S, se pudo experimentar una versión preliminar del software. El viaje, en general, fue notablemente suave, a pesar de algunos momentos que requerieron intervención humana. El vehículo demostró una buena capacidad para detenerse detrás de otros coches, respetar las luces rojas, ejecutar giros y cambiar de carril de manera similar a como lo haría un conductor humano. Sin embargo, se percibió una ligera mayor brusquedad en la dirección en comparación con el FSD de Tesla, aunque es importante destacar que se trataba de una prueba corta y controlada, lo que dificulta sacar conclusiones definitivas.

La clave del nuevo sistema de Rivian reside en su "Large Driving Model" (LDM), que la compañía compara con los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT. En lugar de depender de reglas de programación predefinidas (como "si ves una señal de stop, detente"), el LDM de Rivian se entrena de extremo a extremo utilizando enormes cantidades de datos de conducción del mundo real, principalmente de clientes. El objetivo es que el modelo aprenda a replicar el comportamiento de conducción deseado, haciendo que el sistema sea más generalizable y capaz de adaptarse a diversas situaciones sin necesidad de programación explícita para cada escenario.

Por ejemplo, el LDM aprendió a reducir la velocidad ante los badenes no porque se le programara específicamente, sino porque observó este comportamiento en los datos de entrenamiento. Lo mismo ocurre con los semáforos; no hay una lógica explícita que diga "si la luz es roja, no pases", sino que el modelo toma la decisión basándose en su entrenamiento. Este enfoque, aunque prometedor, presenta desafíos. Los datos de conducción humana contienen errores y malos hábitos, lo que significa que Rivian ha tenido que trabajar para eliminar tendencias como acelerar bruscamente en carreteras abiertas o detenerse parcialmente en cruces de peatones.

A pesar de ser una tecnología aún en desarrollo y a meses de su lanzamiento público, el software de Rivian demostró un desempeño admirable durante la prueba. Otros relatos del evento también fueron mayormente positivos, aunque algunos experimentaron frenadas bruscas o intervenciones del conductor. Rivian confía en que el sistema mejorará con el tiempo, especialmente con la llegada de los crossovers R2 equipados con LiDAR a finales de 2026, lo que permitirá una mejor percepción y la recopilación de datos de mayor calidad para el LDM.

Los planes de Rivian van más allá de la conducción punto a punto, con la ambición de alcanzar la conducción "eyes-off" (ojos fuera de la carretera) en ciertas situaciones y, eventualmente, la autonomía completa de Nivel 4. Por ahora, el avance parece prometedor, marcando un paso significativo en la carrera por desarrollar vehículos verdaderamente autónomos.

Fuente: Link