El alocado tránsito de un país sudamericano es una mina de oro para entrenar a vehículos autónomos

Tuk-tuks con cargas precarias avanzan a toda velocidad por las autopistas. Vendedores ambulantes, manifestantes furiosos y llamas descuidadas se entrecruzan entre los vehículos. Los autobuses rebosan literalmente de pasajeros. Bienvenidos a Perú, hogar de algunas de las calles más caóticas del mundo. Según Compare the Market, un agregador de seguros de coche, los conductores peruanos son los peores del mundo después de los tailandeses. La clasificación tiene en cuenta factores como las muertes causadas por accidentes de coche y el tiempo perdido en el tráfico. En Lima, la capital, los trayectos por carretera suelen durar casi el doble de lo necesario debido a los atascos. La policía prefiere pedir sobornos a hacer cumplir las normas.

Una empresa emergente ve una oportunidad en el caos. «Es una mina de oro oculta de datos», dice Arturo Deza, de Artificio Inc, que está creando un conjunto de datos de las carreteras en mal estado de Perú para entrenar coches autónomos. Muchas empresas tecnológicas entrenan coches autónomos en Europa y Estados Unidos. Pero las condiciones allí «son demasiado limpias y prístinas», afirma Deza, antiguo investigador del MIT y la Universidad de Harvard. A estos coches aún les cuesta identificar los conos de tráfico y no tendrían éxito entre el ganado. Artificio tiene previsto recopilar 10 millones de horas de datos de conducción en Perú y otros países latinoamericanos, para lo cual pedirá a las empresas de transporte que instalen cámaras en sus flotas de vehículos. A continuación, concedería licencias de su conjunto de datos a empresas tecnológicas.

Otras empresas emergentes también ven valor en las carreteras desordenadas de los países emergentes. Swaayatt Robots y Minus Zero, dos empresas tecnológicas indias, han probado sus algoritmos en las calles de Bengaluru, Bhopal y Jalandhar. Minus Zero se asoció recientemente con Ashok Leyland, uno de los mayores fabricantes de vehículos comerciales de la India, para desarrollar camiones autoconducidos. En junio, Swaayatt Robots anunció que había conseguido 4 millones de dólares en el marco de una ronda de recaudación de fondos más amplia.

Se necesita mucho más dinero y datos para ampliar estos proyectos. Artificio, por ejemplo, ha recopilado un puñado de vídeos de tres ciudades peruanas en una fase piloto. Incluso 10 millones de horas de datos de conducción son insignificantes comparados con los que poseen empresas como Tesla. Pero si empresas como Tesla quieren vender en países en desarrollo, puede que tengan que cambiar de marcha.

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