La investigadora española Raquel Urtasun, profesora e investigadora en el Departamento de Informática de la Universidad de Toronto, es una de los seis ganadores de la prestigiosa beca concedida anualmente por el Consejo de Investigación en Ciencias Naturales e Ingeniería del E.W.R. Steacie Memorial Fellowship. La española, que es profesora desde hace tres años en la Universidad de Toronto, fue recibida recientemente junto al resto de galardonados por el primer ministro canadiense, Justin Trudeau. La beca se otorga anualmente para «impulsar el desarrollo de la carrera de destacados y altamente prometedores científicos e ingenieros que son miembros de las facultades de las universidades canadienses».
La española trabaja desde hace años en el campo de la inteligencia artificial, un terreno que, según ella, “será en un futuro no muy lejano una parte importante de nuestras vidas”. Sus investigaciones se dirigen a asegurar que la tecnología detrás de ella funcione de manera transparente y segura. La investigación por la que ha sido ahora reconocida busca mejorar la inteligencia artificial en vehículos autónomos. “Si vamos a confiar en las máquinas más a menudo —como ha sido el caso en los últimos 10 años—, las máquinas tienen que entender el mundo que les rodea”, señala.
En Toronto Urtasun ha desarrollado algoritmos que ayudan a los vehículos a lograr esto en tiempo real y en 3D, haciendo que los coches sean más seguros para los conductores y también para los viandantes. “Investigamos nuevos algoritmos que permiten reconstruir la escena en 3D, reconocer los objetos (coches, personas, etc.), localizar el vehículo sin hacer uso del GPS… Se trata de encontrar soluciones con un coste más bajo”, señala.
También ha ayudado a crear el punto de referencia KITTI, que es utilizado por los desarrolladores para probar y evaluar el rendimiento del vehículo. En la actualidad está siendo utilizado por más de 500 grupos, incluyendo Toyota y Samsung.
La tecnología actual en automóviles autónomos puede costar más de 100.000 dólares, asegura Urtasun, y está basada en la aplicación de la tecnología de cartografía que se sustenta fundamentalmente en las reglas de la carretera en una ciudad o país en particular y en las normas de tráfico en una calle particular. «Este es un enfoque muy costoso», afirma Urtasun. «Trabajamos en ver cómo podemos hacer esto con sensores más baratos que no tengan dependencia de estos mapas, así que me enfoco particularmente en la percepción, que es básicamente hacer que el coche vea y entienda lo que está enfrente».
La industria automotriz se enfrenta a muchos desafíos cuando se trata de vehículos verdaderamente autónomos. Uno de los principales, en especial en Canadá, es cómo pueden circular durante una tormenta de nieve, ventisca o lluvia, situaciones muy habituales en el invierno canadiense. Aunque se están realizando investigaciones para superar este problema —incluyendo la realizada en la Universidad de Waterloo, en Ontario—, todavía este problema sigue siendo un desafío para los investigadores.
Raquel Urtasun Sotil trabaja desde hace tres años en la Universidad de Toronto. Es, de momento, la última escala de una carrera meteórica en el ámbito universitario. Anteriormente estuvo en Instituto Eurecom, un centro tecnológico situado cerca de Niza (Francia), en el que realizó su proyecto fin de carrera. Tras hacer escala en la Escuela Nacional Superior de Telecomunicaciones de París, puso rumbo a Lausana (Suiza), donde realizó un doctorado en la École Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL). Seis años después, el destino elegido fue EEUU, en concreto, dos de las tres mejores universidades del mundo, MIT (Massachussets) y UC Berkeley (California).
Una vez finalizados sendos postdoctorados, esta ingeniera de Telecomunicaciones de la Universidad Pública de Navarra (Pamplona), decidió optar a una plaza de profesora universitaria, puesto que consiguió en la Universidad de Chicago. En 2014 recibió una oferta de la Universidad de Toronto, donde trabaja como docente e investigadora. En 2015 participó con otros investigadores del Instituto de Robótica e Informática Industrial (IRI), del centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), en el desarrollo de un modelo matemático que es capaz de evaluar si una persona va o no vestida a la moda y aconsejarla. A través de un algoritmo es posible aprender las tendencias de moda, a través de visión por computador y reconocimiento de patrones, y contrastando esa información con los likes recibidos por los usuarios.