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Los retos que les quedan por superar a los coches autónomos

Todavía queda trabajo -y desarrollos- por hacer antes de que los vehículos sin conductor sean habituales en las ciudades. Estos son los deberes pendientes que deben resolver los fabricantes.

Ciberseguridad coche autónomo: Imagen de una mujer que se aproxima a un coche autónomo que la espera con la puerta abierta

Los vehículos sin conductor han sido durante mucho tiempo un elemento básico en la ciencia ficción. Pero, en la última década, se han ido convirtiendo en realidad a medida que más y más empresas comenzaron a desarrollar sus propias propuestas. Tesla, Waymo de Google y GM Cruise son algunos de los líderes en esta industria, impulsando el avance en vehículos autónomos.

Sin embargo, si bien los vehículos autónomos tienen el potencial de remodelar el transporte y la sociedad, sus desarrolladores se enfrentan a un gran problema: su seguridad. Desde software con fallas hasta inteligencia artificial engañada -IA- y manipulación ambiental, hay muchas vulnerabilidades de seguridad que necesitan soluciones antes de que estos vehículos puedan considerarse seguros para su uso en nuestras carreteras. A continuación, analizaré los problemas de ciberseguridad de los coches autónomos que necesitan soluciones para vehículos autónomos a prueba de futuro.

Las tecnologías que harán posible el coche autónomo

La llegada del Internet de las cosas -IoT- y la tecnología conectada ha logrado grandes cambios, tanto para las empresas como para la sociedad en general. Para los automóviles autónomos, el IoT puede proporcionar a los vehículos datos en tiempo real. Eso los ayuda a detectar problemas operativos, comprender las condiciones del tráfico y su entorno cambiante. La tecnología de autoconducción está utilizando capacidades de IoT junto con inteligencia artificial -IA- y aprendizaje automático para desarrollar un sistema operativo que se centre en dos áreas: habilidades de toma de decisiones y percepción.

Los vehículos autónomos necesitan percibir el camino mejor que el mejor conductor humano. Este desafío se reduce a perfeccionar la visión por ordenador, mejorar el sistema de percepción utilizando cámaras y radares, así como construir mapas altamente detallados del entorno para que el vehículo pueda saber qué le rodea. El segundo desafío es analizar cómo desarrollar un sistema de inteligencia artificial que pueda tomar decisiones razonables en el camino. Por ejemplo, cuándo cambiar de carril y a qué velocidad viajar. Esto abre el tema, más allá de la tecnología, a la regulación y la ética.

Ética y seguridad

La relación entre IA y ética han sido un tema candente durante varios años. Los desarrolladores de automóviles autónomos no están más cerca de encontrar una respuesta a los graves problemas éticos que presentan los automóviles autónomos. La seguridad es uno de los factores más importantes a considerar al desarrollar los vehículos, pero ¿cómo juzgan las empresas cuáles son las líneas éticas en lo que respecta a la seguridad?

La mayoría de las empresas saben que por sí solas no pueden crear las decisiones éticas detrás del software, que tienen que equilibrar la seguridad de los pasajeros con la seguridad de las personas que se encuentran fuera del vehículo. El gran desafío, entonces, radica en crear regulaciones que formalicen los límites de la toma de decisiones razonables. Así, las empresas podrían programar los vehículos para que actúen dentro de estos parámetros.

Otra área a considerar es la seguridad del firmware y el software. Los fabricantes de automóviles autónomos deben poder garantizar que ambos elementos son seguros. Eso se hace más complejo con la conectividad de un sistema IoT, donde una vulnerabilidad puede exponer el sistema a nuevas amenazas.

Al mismo tiempo, el software debe ser confiable para garantizar que los vehículos pueden funcionar continuamente y no estropearse debido a una actualización fallida. Las compañías como Tesla tienen un enfoque de desarrollo muy consciente de la seguridad, con pruebas de seguridad e investigación que forman parte de la investigación y el proceso normal de desarrollo de productos. Este no es siempre el caso de los fabricantes de automóviles tradicionales que, por el contrario, no tienen un enfoque de seguridad tan maduro.

Ambientes manipuladores

Los fabricantes también deberán considerar factores más allá de la tecnología dentro del automóvil. Los vehículos deben poder monitorear y evaluar su entorno a medida que viajan por autopistas y caminos rurales. Si bien los mapas detallados se pueden crear y alimentar al sistema operativo, una vulnerabilidad a considerar es la manipulación del entorno. Los delincuentes no tienen que recurrir a piratear el automóvil cuando pueden «piratear» el entorno por el que viajará el vehículo. Esto se observó cuando los piratas informáticos pegaron una cinta en una señal de límite velocidad y pudieron engañar con éxito a dos autos autónomos Tesla para que acelerasen más allá de dicho límite. Los investigadores de McAfee también pudieron engañar a dos Tesla para que acelerasen de manera autónoma a 80 km/h.

Además de la manipulación intencional del ambiente, es frecuente que las carreteras estén sujetas a condiciones temporales. Por ejemplo, modificaciones del límite de velocidad o cierres de carriles. Así que una simple base de datos con coordenadas GPS no será suficiente para resolver este problema.

Mirando al futuro

Hay desarrollos prometedores que están acercando coches autónomos a la realidad, pero también hay problemas importantes que necesitan soluciones. Por una parte, hay que garantizar que la tecnología y el software sean robustos y seguros. Pero, además, los fabricantes de automóviles y los organismos de la industria deben saber cómo crear programas de IA que tomen las decisiones éticas correctas a pesar de la subjetividad de la cuestión.

*Articulo escrito por Michael Aminzade, Director Gerente de ciber en 6point6, y publicado originalmente en Verdict.

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