Uber quiere convertir a sus millones de conductores en una red de sensores para empresas de conducción autónoma

Uber tiene una pretensión a espléndido plazo que va mucho más allá del transporte de pasajeros: la compañía eventualmente quiere equipar los autos de sus conductores humanos con sensores para absorber datos del mundo efectivo para las compañías de vehículos autónomos (AV) y, potencialmente, para otras compañías que entrenan modelos de IA en escenarios del mundo físico.

Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, reveló el plan en una entrevista en TechCrunch. Evento estrictamente VC en San Francisco el jueves por la oscuridad, describiéndolo como una extensión natural de un software incipiente que la compañía anunció a fines de enero llamado Laboratorios audiovisuales.

“Esa es la dirección que queremos tomar eventualmente”, dijo Naga sobre el abastecimiento de vehículos para conductores humanos. “Pero primero debemos comprender los kits de sensores y cómo funcionan. Hay algunas regulaciones: tenemos que asegurarnos de que cada estado tenga (claridad) qué significan los sensores y qué significa compartirlos”.

Por ahora, AV Labs depende de una pequeña flota dedicada de automóviles equipados con sensores que Uber opera por sí misma, separada de su red de conductores. Pero la pretensión es claramente mucho anciano. Uber tiene millones de conductores a nivel mundial, y si incluso una fracción de esos automóviles pudiera transformarse en plataformas rodantes de compilación de datos, la escalera de lo que Uber podría ofrecer a la industria audiovisual eclipsaría lo que cualquier empresa audiovisual individual podría totalizar por sí sola.

La idea que impulsa el software, dijo Naga, es que el multiplicador limitante para el explicación audiovisual ya no es la tecnología subyacente. “El cuello de botella son los datos”, dijo. “(Las empresas como Waymo) necesitan recorrer y compilar datos, compilar diferentes escenarios. Es posible que puedas asegurar: en San Francisco: ‘En esta intersección escolar, quiero algunos datos a esta hora del día para poder entrenar mis modelos’. El problema para todas estas empresas es el comunicación a esos datos, porque no tienen el caudal para desplegar los automóviles y compilar toda esta información”.

Convertirse en la capa de datos para todo el ecosistema audiovisual es una pasada sobrado inteligente, sobre todo teniendo en cuenta que hace abriles Uber abandonó sus propias ambiciones de construir coches autónomos (una medida que el cofundador Travis Kalanick ha lamentado públicamente como una gran error). De hecho, muchos observadores de la industria se han preguntado si, sin sus propios vehículos autónomos, Uber algún día podría volverse irrelevante a medida que los vehículos autónomos surgen cada vez más en todo el mundo.

Actualmente, la empresa tiene asociaciones con 25 empresas audiovisuales (incluida Wayve, que opera en Londres) y está construyendo lo que Naga describió como una “montón AV”: una biblioteca de datos de sensores etiquetados que las empresas asociadas pueden consultar y utilizar para entrenar sus modelos. Socios, que Uber planea de guisa más agresiva cambiar directamentetodavía pueden usar el sistema para ejecutar sus modelos entrenados en “modo sombra” contra viajes reales de Uber, simulando cómo se habría desempeñado un AV sin verdaderamente poner uno en la carretera.

“Nuestro objetivo no es obtener fortuna con estos datos”, dijo Naga. “Queremos democratizarlo”.

Cedido el evidente valencia comercial de lo que Uber está construyendo, es posible que ese posicionamiento no dure mucho. La empresa ya ha hecho inversiones de caudal en numerosos reproductores AV, y su capacidad para ofrecer datos de capacitación patentados a escalera podría brindarle una influencia significativa sobre un sector que en este momento depende del mercado de viajes de Uber para asistir a los clientes.