{"id":2039,"date":"2025-12-15T15:35:22","date_gmt":"2025-12-15T15:35:22","guid":{"rendered":"http:\/\/69401c17b5f70c8b2f39dd89"},"modified":"2025-12-15T15:35:22","modified_gmt":"2025-12-15T15:35:22","slug":"una-empresa-de-17-personas-quiere-revolucionar-el-complicado-software-de-los-vehiculos-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/12\/15\/una-empresa-de-17-personas-quiere-revolucionar-el-complicado-software-de-los-vehiculos-autonomos\/","title":{"rendered":"Una empresa de 17 personas quiere revolucionar el complicado software de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos"},"content":{"rendered":"<div class=\"media_block\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/69401c165c33a95f4b302fa1\/master\/pass\/Screenshot%202025-12-12%20at%204.52.46%E2%80%AFPM.png\" class=\"media_thumbnail\"><\/div>\n<p>Durante el \u00faltimo a\u00f1o y medio, dos Tesla Model 3 blancos modificados, equipados cada uno con cinco c\u00e1maras adicionales y una supercomputadora del tama\u00f1o de la palma de la mano, han circulado tranquilamente por San Francisco. En una ciudad y un momento llenos de preguntas sobre las capacidades y l\u00edmites de la inteligencia artificial, la empresa detr\u00e1s de estos Tesla intenta responder una pregunta sencilla: \u00bfqu\u00e9 tan r\u00e1pido se puede desarrollar <em>software<\/em> para veh\u00edculos aut\u00f3nomos?<\/p>\n<h2>Esta <em>startup<\/em> se llama HyprLabs<\/h2>\n<p>Su equipo, de 17 personas, solo ocho a tiempo completo, se divide entre Par\u00eds y San Francisco. HyprLabs est\u00e1 dirigida por Tim Kentley-Klay, veterano del sector de veh\u00edculos aut\u00f3nomos y cofundador de <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/zoox-el-coche-autonomo-de-amazon-realiza-primer-viaje-en-via-publica\">Zoox<\/a>, quien dej\u00f3 la compa\u00f1\u00eda, ahora propiedad de Amazon, en 2018. Hypr ha recibido relativamente poca financiaci\u00f3n, 5.5 millones de d\u00f3lares desde 2022, pero sus ambiciones son enormes. Eventualmente, planea construir y operar sus propios robots: &#8220;Piensa en el hijo ileg\u00edtimo de R2-D2 y Sonic. Va a definir una categor\u00eda completamente nueva que hoy no existe&#8221;.<\/p>\n<p>Sin embargo, por ahora, <strong>HyprLabs est\u00e1 anunciando su producto de <em>software<\/em> llamado Hyprdrive, que califica como un salto adelante en la forma en que los ingenieros entrenan a los veh\u00edculos para que se <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/tesla-quiere-ser-protagonista-en-industria-del-robotaxi-conduccion-autonoma-es-la-gran-apuesta\">conduzcan solos<\/a>.<\/strong> Este tipo de avances est\u00e1n presentes en todo el sector de la rob\u00f3tica, gracias a los avances en el aprendizaje autom\u00e1tico, que prometen reducir el costo de la formaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/estados-unidos-abre-investigacion-sobre-software-de-conduccion-autonoma-de-tesla\"><em>software<\/em> para veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/a> y la cantidad de mano de obra humana implicada. Esta evoluci\u00f3n ha tra\u00eddo un nuevo movimiento a un espacio que durante a\u00f1os sufri\u00f3 un &#8220;abismo de desilusi\u00f3n&#8221;, ya que los desarrolladores no cumpl\u00edan sus propios plazos para operar robots en espacios p\u00fablicos. Ahora, <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/los-robotaxis-autonomos-chinos-llegan-a-europa\">los robotaxis<\/a> recogen pasajeros de pago en cada vez m\u00e1s ciudades, y los fabricantes de autom\u00f3viles hacen nuevas y ambiciosas promesas de llevar la conducci\u00f3n aut\u00f3noma a los autos personales de los clientes.<\/p>\n<p>Pero utilizar un equipo peque\u00f1o, \u00e1gil y barato para pasar de &#8220;conducir bastante bien&#8221; a &#8220;conducir de forma mucho m\u00e1s segura que un humano&#8221; es un enorme obst\u00e1culo. &#8220;No te puedo decir a ciencia cierta que esto vaya a funcionar, pero lo que hemos construido es una se\u00f1al muy s\u00f3lida. Solo hay que ampliarla&#8221;, afirma Kentley-Klay.<\/p>\n<hr>\n<div class=\"ContentCardEmbedWrapper-kFpFGN dpdjmB content-card-embed content-card-embed--stacked\" data-testid=\"ContentCardEmbedWrapper\" readability=\"25.328638497653\">\n<div class=\"ContentCardEmbedImage-iBIXcR jiOHKG content-card-embed__image\" data-testid=\"ContentCardEmbedImage\"><span class=\"SpanWrapper-zEXFr koTknX responsive-asset\"><picture class=\"ResponsiveImagePicture-cGZhnX jwYQWO responsive-image\"><img decoding=\"async\" alt=\"Un robotaxi Waymo por las calles de Los \u00c1ngeles.\" loading=\"lazy\" class=\"ResponsiveImageContainer-eNxvmU cfBbTk responsive-image__image\" srcset=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68c0420af3de7cb1debeb27b\/master\/w_120,c_limit\/2071908008 120w, https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68c0420af3de7cb1debeb27b\/master\/w_240,c_limit\/2071908008 240w, https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68c0420af3de7cb1debeb27b\/master\/w_320,c_limit\/2071908008 320w, https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68c0420af3de7cb1debeb27b\/master\/w_640,c_limit\/2071908008 640w\" sizes=\"100vw\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/68c0420af3de7cb1debeb27b\/master\/w_775%2Cc_limit\/2071908008\"><\/picture><\/span><\/div>\n<div class=\"ContentCardEmbedInfo-bSBhwc IbulD\" readability=\"27.276995305164\">\n<div class=\"BaseWrap-sc-gzmcOU BaseText-eqOrNE ContentCardEmbedHed-kuAbUL deqABF jkWAvF fPZrfS content-card-embed__hed\" data-testid=\"ContentCardEmbedHed\"><a class=\"BaseWrap-sc-gzmcOU BaseText-eqOrNE BaseLink-eTpkqh ContentCardEmbedHedLink-kqBDz deqABF jkWAvF dsRLul hMqJdP content-card-embed__hed-link\" href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/los-robotaxis-autonomos-chinos-llegan-a-europa\" data-testid=\"ContentCardEmbedHedLink\">Los robotaxis aut\u00f3nomos chinos llegan a Europa<\/a><\/div>\n<p>En 2026, M\u00fanich ser\u00e1 la primera ciudad europea en probar veh\u00edculos aut\u00f3nomos para uso comercial, allanando el camino para una revoluci\u00f3n en el transporte urbano.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<hr>\n<h2>Vieja tecnolog\u00eda, nuevos trucos<\/h2>\n<p>La t\u00e9cnica de entrenamiento por <em>software<\/em> de HyprLabs se aleja de los planteamientos de otras empresas de rob\u00f3tica para ense\u00f1ar a sus sistemas a conducirse solos. Durante a\u00f1os, la gran batalla de <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/tesla-anima-a-los-conductores-con-sueno-a-usar-su-conduccion-autonoma-total-podria-salir-muy-mal\">los veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/a> parec\u00eda librarse entre los que solo utilizaban c\u00e1maras para entrenar su <em>software<\/em> (Tesla) y los que depend\u00edan tambi\u00e9n de otros sensores (Waymo, Cruise), incluidos los costosos lidar y radar. Pero bajo la superficie se agitaban diferencias filos\u00f3ficas de mayor calado.<\/p>\n<p><strong>Los partidarios de las c\u00e1maras, como Tesla, quer\u00edan ahorrar dinero mientras planeaban lanzar una gigantesca <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/amazon-pretende-hacer-con-robots-el-trabajo-de-600000-empleados-para-2033\">flota de robots<\/a><\/strong>; durante una d\u00e9cada, el plan de Elon Musk ha consistido en convertir de repente todos los autos de sus clientes en autoconducidos mediante una actualizaci\u00f3n de <em>software<\/em>. La ventaja era que estas empresas dispon\u00edan de montones de datos, ya que sus veh\u00edculos a\u00fan no autoconducidos recog\u00edan im\u00e1genes por donde pasaban. Esta informaci\u00f3n se introdujo en lo que se denomina un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico &#8220;de extremo a extremo&#8221;, mediante refuerzo. <strong>Por ejemplo, el sistema recibe im\u00e1genes de una bicicleta y emite \u00f3rdenes de conducci\u00f3n: mueve el volante a la izquierda y acelera suavemente para no chocar.<\/strong> &#8220;Es como entrenar a un perro. Al final, dices: &#8216;Perro malo&#8217; o &#8216;Buen chico'&#8221;, explica Philip Koopman, investigador de seguridad y <em>software<\/em> para veh\u00edculos aut\u00f3nomos de la Universidad Carnegie Mellon.<\/p>\n<p>Por su parte, los partidarios de los multisensores gastaron m\u00e1s dinero por adelantado. Ten\u00edan flotas m\u00e1s peque\u00f1as, que capturaban menos datos, pero estaban dispuestos a pagar a grandes equipos de personas para etiquetar esa informaci\u00f3n, de modo que el <em>software<\/em> de conducci\u00f3n aut\u00f3noma pudiera entrenarse con ella. Por ejemplo: as\u00ed es como se ve una bicicleta y as\u00ed es como se mueve. Estos equipos humanos ense\u00f1aron a los sistemas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma mediante aprendizaje autom\u00e1tico. Mientras tanto, los ingenieros pudieron programar reglas y excepciones para que el sistema no asumiera que, por ejemplo, una imagen de una bicicleta se comportar\u00eda como un objeto tridimensional.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Durante el \u00faltimo a\u00f1o y medio, dos Tesla Model 3 blancos modificados, equipados cada uno con cinco c\u00e1maras adicionales y una supercomputadora del tama\u00f1o de la palma de la mano, han circulado tranquilamente por San Francisco. 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