Podría estar trabajando en cualquier empresa y ganar mucho más dinero, pero Manuel Carranza García, profesor y doctor en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla, es un docente vocacional y un investigador incansable, dos aspectos que considera inseparables. Nacido en la capital andaluza hace 28 años, se ha convertido de forma involuntaria en coleccionista de premios, que comenzaron con sus inmaculados expedientes académicos en todos los niveles. El último galardón lo recibe este mes de octubre, cuando vuelva de su viaje de novios: la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) y la Fundación BBVA le han concedido el premio al mejor investigador joven por sus contribuciones en el campo de la inteligencia artificial, específicamente en los ámbitos de la conducción autónoma y el análisis de series temporales de datos.
Pregunta. Una reciente investigación considera que la conducción autónoma es más segura que la humana.
Respuesta. Donde se está obteniendo mayor éxito es en una autopista con los carriles muy delimitados y donde, más o menos, todo el mundo va a la misma velocidad. Es el entorno más seguro, pero cuando entras en una ciudad, empieza el caos: peatones, ciclistas, giros, distintas velocidades. Se incrementan los factores que hay que controlar y es más difícil resolver el problema.
P. ¿Qué solución propone?
R. Los coches autónomos vienen con distintos sensores integrados, desde cámaras RGB, como las que tienen los móviles, hasta láser. Estos pueden ayudar a una mayor fiabilidad en las decisiones combinando la información. Por ejemplo, las cámaras normales, por la noche, no ven tanto como por el día. Sin embargo, los sensores láser no tienen esa limitación. Combinándolos, puedes ser capaz de mejorar la detección de los objetos que hay alrededor. Además, se puede combinar la información temporal, es decir, que el coche no utilice solamente lo que está viendo en ese momento, sino lo que ha visto los segundos anteriores para detectar si hay peatón o no.
P. Eso parece bastante conseguido, pero aún no pueden adivinar las intenciones de un peatón, por ejemplo.
R. Ese es un segundo problema, la predicción del movimiento en la que estamos trabajando: analizar los movimientos de los segundos anteriores para intentar adivinar qué es lo que va a hacer un peatón, un ciclista u otro vehículo. Es enseñar a la máquina sobré qué es lo que suele suceder habitualmente para que tenga una predicción con un alto porcentaje de confianza.
P. Pero siempre habrá incertidumbre.
R. Trabajamos siempre con una predicción asociada a una confianza, pero se puede estar el 99% seguro y el 1% de incertidumbre siempre lo tienes ahí.
P. Los más optimistas afirman que el vehículo autónomo está cerca
R. En China ya está andando. Ahora mismo parece que empieza a ser casi un programa legislativo más que tecnológico. Los desarrollos ya están ahí; tendrá fallos, como tenemos los humanos, y eso es también una cuestión legislativa. Pero los riesgos asociados a la conducción autónoma son mucho menores que las ventajas.
P. Entonces, ¿la conducción autónoma es más segura que la humana?
R. Ahora mismo no me aventuraría a decir que sí, pero en el futuro próximo, seguro que sí, porque hay muchos factores de riesgo que se evitan, como conducir bajo los efectos del alcohol o el exceso de velocidad. Seguirá habiendo errores, pero llegará a un punto en el que las ventajas sean tan evidentes que será casi imposible renunciar a la conducción autónoma. Los accidentes de vehículos sin conductor son muy minoritarios en relación con los llevados por personas, aunque los primeros llaman más la atención. El problema va a ser el saber legislar accidentes, como quién es responsable. Es el típico dilema: si tienes que elegir entre atropellar a una persona u otra, ¿a quién elegir?
No hay solución informática para elegir a quién atropellar. Ahí entra la ética, no la tecnología
P. ¿A quién atropellaría la máquina?
R. No hay solución informática para eso. Ahí entra la ética, no la tecnología. La decisión final va a depender de nosotros, del programador que tiene que predecir cuál es la víctima potencial. Por eso, no solo tenemos que formar a los informáticos tecnológicamente, sino también en cuestiones de ética de responsabilidad.
P. ¿Por qué los drones avanzan a toda velocidad y los coches autónomos no?
R. Los algoritmos son muy similares para detectar qué está pasando y conocer el entorno, pero la convivencia con drones no tiene las mismas implicaciones que con los coches y eso complica mucho.
P. Otra de sus líneas de investigación es las previsiones en los sistemas eléctricos.
R. Mi grupo de investigación ha dedicado mucho tiempo al análisis de series temporales. Un ejemplo es la producción de energía. Puedes tener un histórico a lo largo del tiempo de cuánto se ha generado y consumido para una mejor gestión de los recursos. Podemos saber qué energía voy a necesitar mañana y predecir y gestionar mejor las infraestructuras de generación. Con las plantas termosolares trabajamos a muy corto plazo, en milisegundos, para asegurar que un espejo reciba la mayor radiación posible. También para predecir fallos. Estamos con un proyecto en el que un dron con cámara termográfica puede saber si hay un espejo o un tubo roto.
P. En una de sus investigaciones concluye que, entre los años 2016 y 2018, las tecnologías más contaminantes ofrecieron un precio más barato que las limpias.
R. Si. Eso es así. Al final, todo depende de la oferta y la demanda y cuando mucha producción de un tipo de energía, hay que venderle o abaratar costes. Habrá un momento en el que la energía de fuentes renovables será más barata porque la mayoría de las inversiones está relacionada con eso; hay mucho esfuerzo de muchas empresas en ese sentido.
P. También ha analizado el consumo asociado al internet de las cosas. ¿Tanto consumen esos pequeños dispositivos?
R. El usuario de una casa normal no es consciente de cuánto está gastando cada electrodoméstico. Hay algunos que son dominantes y otros que dependen del momento del año. Los análisis pueden ser interesantes para saber cómo se comportan los hogares y que en qué época puede haber más o menos gasto. La información de todo lo que está pasando es fundamental tanto para los generadores de energía como para los usuarios. Si sumamos todo, puede ser bastante importante apagar una regleta antes de salir de casa.
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