Tesla está revisando la forma en que la Conducción Autónoma Total (FSD, por sus siglas en inglés) gestiona la velocidad. El jefe de IA, Ashok Elluswamy, confirmó que los controles de velocidad máxima fija no volverán en las próximas versiones de software. En lugar de que los conductores establezcan un límite estricto, Tesla está entrenando redes neuronales para deducir las preferencias del conductor y elegir velocidades adecuadas de forma automática.
Cuando el destacado evaluador de FSD @DavidMoss comentó en X que espera que "el control de velocidad máxima nunca regrese a Tesla FSD", Elluswamy respondió: "El control de velocidad máxima es un antipatrón. Estamos trabajando en un mejor aprendizaje de las preferencias implícitas del usuario".
El problema con los límites de velocidad fijos y los datos cartográficos
Dejar la selección de velocidad completamente al software presenta desafíos en el mundo real. Los datos de los mapas públicos y los límites de velocidad del GPS a veces son inexactos o están desactualizados, y los límites señalizados en Norteamérica a menudo difieren del flujo de tráfico real, particularmente en EE. UU. Es común que el tráfico en una autopista de 55 mph circule a alrededor de 75 mph. Si el FSD sigue estrictamente un límite basado en mapas incorrectos en lugar de adaptarse al tráfico prevaleciente, el vehículo puede desplazarse más lento que los coches circundantes, frustrando a los conductores y provocando intervenciones manuales.
En actualizaciones recientes, Tesla se ha alejado de un ajuste fijo de Velocidad Máxima y ha cambiado a Perfiles de Velocidad que permiten a los conductores elegir personalidades generales como Perezoso, Relajado, Estándar, Apurado y Mad Max. Estos perfiles están destinados a alinear la velocidad y la asertividad al conducir con las preferencias del usuario.
Los controles manuales de velocidad también han atraído el escrutinio regulatorio. Suecia instó recientemente a la UE a rechazar el FSD debido a preocupaciones sobre el exceso de velocidad, citando el interruptor manual de compensación de velocidad que permite conducir por encima del límite establecido. Francia también ha expresado preocupaciones sobre la misma capacidad.
Aprendizaje de las preferencias implícitas del conductor
En lugar de depender de entradas programadas, las próximas versiones están diseñadas para aprender qué tan rápido prefiere viajar un conductor basándose en cómo se maneja el vehículo. Como indicó Elluswamy, Tesla está creando sistemas que derivan las preferencias implícitas directamente del comportamiento humano.
Este enfoque coincide con indicios anteriores de Elon Musk de que el FSD recordará los hábitos e intervenciones del conductor. Por ejemplo, si un conductor pisa el acelerador porque el FSD avanza demasiado lento, el sistema puede registrar esa preferencia e intentar igualar ese ritmo en viajes futuros por la misma carretera.
No se ha proporcionado una fecha de lanzamiento específica, pero estas mejoras en las redes neuronales podrían llegar junto con hitos importantes de software. Los vehículos Robotaxi de Tesla ya están ejecutando versiones iniciales de la próxima gran actualización de la arquitectura FSD, la versión 15, que contará con 10 veces más parámetros que las versiones actuales y podría servir de base para estos modelos de velocidad personalizados.
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