A pesar de que la tecnología de conducción autónoma ha dependido del aprendizaje automático durante mucho tiempo para planificar rutas y detectar objetos, algunas compañías e investigadores ahora creen que la IA generativa (modelos que utilizan datos del entorno para hacer predicciones) será clave para llevar la autonomía al siguiente nivel. Wayve, un competidor de Waabi, presentó un modelo similar el año pasado que se basa en el metraje recopilado por sus vehículos.
El enfoque de Waabi funciona de forma análoga a los generadores de imágenes o videos como DALL-E y Sora de OpenAI. Utiliza datos lidar en forma de nubes de puntos, que representan un mapa tridimensional de la zona circundante al vehículo, fragmentándolos de manera similar a como los generadores de imágenes dividen las fotografías en píxeles. A partir de sus datos de entrenamiento, Copilot4D predice el movimiento de todos los puntos de los datos lidar, lo que le permite generar predicciones de entre 5 y 10 segundos en el futuro de manera continua.
Waabi se destaca entre las pocas empresas de conducción autónoma, junto con sus competidores Wayve y Ghost, al describir su enfoque como "IA primero." Según Urtasun, esto implica diseñar un sistema que aprenda de los datos en lugar de necesitar ser enseñado reacciones específicas ante situaciones. El equipo confía en que sus métodos podrían requerir menos horas de pruebas en carretera para vehículos autónomos, un tema controversial tras un incidente reportado en octubre de 2023. En este accidente, un robotaxi de Cruise atropelló a un peatón en San Francisco.
Waabi se diferencia de sus competidores al desarrollar un modelo generativo para lidar en lugar de utilizar cámaras.
"Si deseas estar en el nivel 4, el lidar es indispensable", comenta Urtasun, haciendo referencia al nivel de automatización en el que el vehículo no requiere la supervisión de un humano para conducir de manera segura. Las cámaras son eficaces para mostrar lo que ve el automóvil, pero no son tan precisas en la medición de distancias o en la comprensión de la geometría del entorno del vehículo, explica.