Waymo abrió por primera vez las puertas de uno de los componentes menos visibles —y más decisivos— de sus robotaxis: el sistema informático instalado en el maletero que procesa los datos de cámaras, radares y sensores lidar y los convierte en órdenes de conducción en tiempo real. La compañía, líder en conducción autónoma, reveló la arquitectura de su equipo, las características de su procesador, un chip de silicio diseñado a medida y el grupo de proveedores que participa en su fabricación. El anuncio ofrece una Radiografía excepcional de la infraestructura tecnológica necesaria para operar una flota sin conductor humano.
La empresa afirma que sus aproximadamente 4.000 vehículos realizan ya unos 500.000 trayectos pagados a la semana en más de diez ciudades. Según Waymo, su tecnología reduce de manera significativa los accidentes y las lesiones en comparación con conductores humanos. La compañía basa estas declaraciones en más de 200 millones de millas de experiencia plenamente autónoma acumulada durante la última década, una cifra que incluye pruebas y operación real en vías públicas.
El ordenador de abordo funciona como los ojos, los oídos y el cerebro del vehículo. Sus 13 cámaras de alta resolución, junto con los radares y el lidar, capturan continuamente grandes volúmenes de información. Antes de que esos datos lleguen a la unidad central, un chip ASIC de cinco nanómetros se ocupa de depurarlos, fusionar las señales de los distintos sensores y ejecutar comprobaciones de inteligencia artificial con una capacidad de 1.000 TOPS, es decir, un billón de operaciones por segundo. El resultado es una representación más precisa del entorno y decisiones de conducción en milisegundos, incluso en condiciones de poca luz.
El diseño está orientado por tres principios que los responsables de Waymo consideran “innegociables”: respuesta inmediata, resistencia y redundancia. El sistema debe reaccionar con la menor latencia posible, soportar golpes, baches y temperaturas extremas, y mantener dos arquitecturas operando en paralelo por si una de ellas falla. También debe ocupar poco espacio, funcionar casi en silencio y reservar el maletero para pasajeros y equipaje.
Waymo describe una arquitectura primaria de aprendizaje automático, complementada con CPU, GPU y aceleradores para tareas críticas como la orquestación, el movimiento de datos y el registro de información. La combinación de procesadores heterogéneos permite reservar el máximo de tiempo de cómputo a las redes neuronales que interpretan el entorno. Frente a las críticas de Elon Musk, CEO de Tesla, quien ha calificado el lidar de apoyo innecesario y ha sostenido que la fusión de sensores puede generar ambigüedad peligrosa, Waymo defiende que la multiplicidad y redundancia de sensores son precisamente una ventaja de seguridad.
La compañía ensambla internamente la arquitectura y se concentra en la fusión de datos y el aprendizaje automático de primera línea. Para los demás componentes recurre a AMD, Micron, Nvidia, Samsung, SanDisk, Socionext y TSMC, entre otros. La división del trabajo muestra que, incluso en una empresa líder en autonomía, la industrialización depende de una cadena de suministro global especializada.
La divulgación llega mientras Waymo expande su presencia comercial. Sin embargo, el progreso técnico no elimina el desafío económico. The Verge señala estimaciones de que el hardware de sexta generación cuesta entre 20.000 y 25.000 dólares por vehículo, frente a un rango estimado de 100.000 a 125.000 dólares para la quinta generación. Waymo no hizo público el costo real, por lo que esas cifras deben considerarse aproximaciones externas.
En síntesis, el nuevoCompute de Waymo demuestra que la conducción autónoma requiere una infraestructura comparable a la de un centro de datos, pero sometida a vibraciones, limitaciones de espacio y decisiones medidas en milisegundos. La expectativa es que los avances en silicio personalizado y la colaboración con proveedores ayuden a reducir costos y facilitar el despliegue. El reto de Waymo ya no es solo perfeccionar el vehículo sin conductor, sino producir esa tecnología a gran escala y demostrar que puede traducirse en un negocio rentable y sostenido.