Ni Max Verstappen ni Lewis Hamilton. Fue una IA a bordo de un vehículo autónomo la que cruzó la línea de meta en una carrera en el circuito de Fórmula 1 de Abu Dhabi (Emiratos Árabes Unidos). Y detrás, un equipo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Múnich (TUM). Pero las carreras de velocidad con coches controlados por IA son algo que se viene practicando desde hace mucho tiempo. En Las Vegas se celebraban competiciones de Indycar y en la Roborace de Fórmula E competían coches eléctricos autónomos. Pero ambos formatos fracasaron porque no eran demasiado espectaculares. Los vehículos eran demasiado lentos y no podían adelantar de forma autónoma.

Se trata de defectos que la nueva Liga Autónoma de Carreras de Abu Dabi (A2RL) quiere evitar. Los bólidos que compitieron están fabricados en Italia por Dallara y desarrollan 550 CV para alcanzar velocidades máximas de más de 300 km/h. El objetivo es acercarse lo más posible a las prestaciones de la Fórmula 1.

La primera maniobra de adelantamiento autónoma del mundo

Otro evento, también en Abu Dhabi, confirmó el progreso de los vehículos impulsados ​​por IA. El piloto ruso de Fórmula 1 Daniil Kvyat se enfrentó a uno de ellos. Aunque mantuvo la ventaja y dejó a su oponente autónomo a 10,38 segundos, la carrera de 45 minutos mostró claramente lo cerca que están estos vehículos autónomos de los conductores humanos.

¿La explicación? Ahora la IA tiene en cuenta la velocidad además de la acción. Además, a diferencia de las carreras anteriores, cuatro coches conducidos por IA corrieron simultáneamente durante 16 vueltas en el Circuito de Yas Marina de 5 km. El coche de la TUM incluso realizó la primera maniobra de adelantamiento autónoma del mundo en un circuito.
Fórmula 1. En otra vuelta rápida consiguió la victoria.

Un desafío de software

Los Dallara no han sufrido prácticamente modificaciones, salvo por el alternador más potente necesario para alimentar la electrónica de a bordo. Para que puedan recuperar la imagen virtual completa de su entorno, también están equipados, como era de esperar, con numerosos sensores: siete cámaras, tres lidars y cuatro radares. Las condiciones eran las mismas para todos los equipos: un Dallara Super Formula SF23 modificado, el coche de carreras descapotable más rápido del mundo después de la Fórmula 1. Para los equipos, la verdadera competición se desarrolló en el desarrollo y entrenamiento de su IA.

Una tarea que se complicó aún más por el hecho de que durante la carrera no se permitió ninguna intervención ni acceso a los vehículos. Por tanto, la IA tuvo que desarrollar un conocimiento del nivel de agarre de los neumáticos y aprender a gestionar su temperatura. También tuvo que predecir las maniobras de conducción de los oponentes para poder adelantarlos con éxito, todo lo que un piloto de carreras humano suele hacer de forma intuitiva.

Markus Lienkamp, ​​catedrático de la Cátedra de Ingeniería Automotriz de la TUM, considera este éxito como un hito en la conducción autónoma: "Nuestro equipo fue capaz de llevar el vehículo a los límites de la dinámica de conducción en muy poco tiempo, detectando y adelantando a otros vehículos. Cada vez reproducimos mejor el comportamiento de un ser humano durante la carrera". En el sistema han trabajado un total de tres profesores, diez estudiantes de doctorado y cinco estudiantes de máster de la Cátedra de Ingeniería Automotriz de la TUM. Y el esfuerzo ha merecido la pena, ya que la universidad también ha ganado un premio de 2,25 millones de dólares.