La ingeniera española que dirige el mejor laboratorio académico del mundo de coches sin conductor

Raquel Urtasun (Pamplona, 1976) habla del futuro con la certeza de que ella puede inventarlo: "Intentar dar con soluciones que no ha encontrado nadie era un reto que me gustaba mucho", dice. Por eso se metió a trabajar en inteligencia artificial hace más de una década. De momento, el único instrumento que produce inteligencia original es el cerebro humano. Pero eso no demuestra que siempre vaya a ser el único, dice: "El cerebro humano demuestra la existencia de un cerebro que no puedes replicar artificialmente y que tiene inteligencia extrema, pero no significa que sea la única manera de alcanzarla".

"Si lo hace un humano, lo puede hacer un robot", cree

Urtasun dice esto sin pretensión, como quien habla sin más de su trabajo cotidiano. Su labor en el laboratorio que dirige en la Universidad de Toronto y Uber es usar sus algoritmos hasta que sean capaces de pensar como para llevar un coche: "El razonamiento que necesitará la conducción autónoma es muy pequeño comparado con la inteligencia artificial general". La "inteligencia artificial general" será una máquina que razone como un humano. Eso no está cerca pero, según Urtasun, ocurrirá: "Si lo hace un humano, lo puede hacer un robot", cree.

También sin pretensión dice que no hay ningún laboratorio académico como el suyo: "Mi laboratorio es considerado el mejor del mundo en investigación académica de conducción autónoma", dice en Washington durante una conferencia de Uber Elevate, la división de la empresa que trabaja en taxis aéreos, y donde conversó con EL PAÍS.

Desde la Universidad Pública de Navarra

Urtasun estudió ingeniería de telecomunicaciones en la Universidad Pública de Navarra en los años 90. Su hermano y ella fueron los primeros en ir a la universidad en su familia. "Me gustaban mucho las mates y la física. Luego cambié a informática con el doctorado", explica.

En el último año, se fue a Francia a hacer el proyecto fin de carrera. Pensó que volvería al acabar. Pero de allí saltó a Suiza, al MIT en Boston, Berkeley, y luego Chicago y Toronto. Y hasta hoy. Solo regresa a España de visita. Urtasun, que habla muy rápido, tiene a menudo que saltar al inglés mientras charla en español para expresarse con soltura.

El trabajo en conducción autónoma está mayoritariamente en manos de grandes empresas, que tienden a guardar sus secretos. Urtasun rechazó las ofertas de grandes compañías tecnológicas –"durante muchos años la industria me llamó para dirigir laboratorios"–, pero si no podía investigar y publicar, no iba a aceptar.

Todos los que venían a llamarla eran recibidos con una lista de condiciones: la principal era que su trabajo debía ser público. "Si quieres tener científicos que trabajen en la conducción autónoma, necesitas dejarles publicar. Si no, no vas a tener a los mejores. Uber lo entendió en seguida", dice.

"En la universidad había llegado a lo máximo que podía hacer en mi carrera y dar a mis estudiantes"

Un coche que circule solo es un pequeño milagro de ciencia e ingeniería. Urtasun había creado una serie de algoritmos que se usaban en otros proyectos de conducción autónoma. Fue cuando tuvo claro que debía saltar al sector privado: "La razón por la que hace 2 años y medio decidí hacer esto fue que en la universidad había llegado a lo máximo que podía hacer en mi carrera y dar a mis estudiantes. Tenía entonces un equipo de veintitantos [ahora son más de 60]. Necesitas un equipo muy grande para saber qué necesita ciencia y qué ingeniería. En la universidad tenía que adivinarlo, pero nunca lo sabía. En la industria todo el mundo usaba mis algoritmos menos yo. Era la única que no los convertía en realidad. Era el momento de mi carrera donde decidí que no solo quería hacer ciencia sino una ciencia que cambie para mejor", explica.

En 2017 obtuvo la ayuda y el presupuesto para afinar más su trabajo gracias al acuerdo con Uber: "Mis estudiantes venían conmigo y podían hacer las tesis, todo lo que hacemos puede publicarse y la labor del laboratorio debería ser importante para el programa".

Su carrera era un éxito apabullante, pero el camino no había sido sencillo: "Es difícil ser una mujer en tecnología", dice Urtasun. Siempre le ha parecido así, incluso ahora cuando con solo 43 años ya es una científica reconocida en su ámbito: "Si la gente no sabe quién soy, igual hacen más caso a mis estudiantes chicos hasta que ven la tarjeta con mi nombre", dice. Toda la gente que ha ignorado a Urtasun quizá le ha hecho un favor: "Soy una persona muy tozuda: si alguien me dice que no valgo le voy a probar que sí valgo. Por eso he llegado desde Pamplona y una universidad que nadie conoce a donde estoy ahora. No me dejo convencer de algo. He tenido que luchar mucho. Me sigue pasando ahora en general, no en Uber", explica.

"Si la gente no sabe quién soy, igual hacen más caso a mis estudiantes chicos hasta que ven la tarjeta con mi nombre"

Urtasun habla maravillas de Uber, a pesar de haber llegado en 2017 gracias al anterior presidente ejecutivo, Travis Kalanick. Durante los primeros meses de aquel año, la empresa saltó de polémica en polémica sobre el trato sexista y autoritario a mujeres y conductores. Urtasun, en cambio, dice que no tiene ninguna queja.

Su equipo es de hecho un canto expreso a la diversidad. Junto a ella, tiene en Uber a otras dos mujeres al mando. Explica al menos dos ventajas de tener un equipo dirigente diverso: primero, a la hora de reclutar y promocionar. "Somos más conscientes del posible sesgo. Siempre nos hacemos la pregunta: con este candidato, hay algún sesgo en el modo en que se expresa, se presenta. Los hombres son más lanzados y te dicen que han hecho esto y aquello. Es algo que está en nuestra conciencia", dice.

Dos, a la hora de analizar las soluciones a los problemas que van surgiendo. "Si coges a un equipo muy bueno pero todos formados de la misma manera vas a tener muchas menos opiniones", dice. Sus opiniones sobre el camino a seguir van a ser menos variadas. Eso no es lo que conviene a un grupo de investigadores que deben imaginar soluciones que nadie ha explorado: "Así educo a mi equipo. Siempre pensad si hay otras posibilidades y entre ellas cuál es la mejor. La diversidad te ayuda a tener más opciones y mirar el mundo de más maneras y eso es muy importante. No porque seas una mujer vas a tener mejores ideas. Pero imagina que tienes una idea y estoy de acuerdo. Cuando la presentes voy a decir sí y no voy a retarte. Pero si tengo una opinión distinta voy a desafiarte: ¿por qué piensas que eso es justo? Te acabo impulsando. Acabas haciendo un mejor trabajo", explica.

"En la industria los algoritmos de inteligencia artificial que se usan son muy simplistas"

El reto de Urtasun con la conducción autónoma es hacer pensar al coche: "Típicamente en la industria los algoritmos de inteligencia artificial que se usan son muy simplistas y no hacen razonamientos. Los algoritmos que hacemos nosotros sí razonan y toman decisiones. Por ejemplo si te enseño algo, tu cerebro dice en los primeros milisegundos 'ah es eso' y luego lo miras mejor y empiezas a pensar y ves que igual es esto o eso u otra cosa. Ese tipo de algoritmo es el que estamos intentando hacer".

No es el único reto. La ingeniería de meter un ordenador potente dentro de un coche no es poca cosa, más cuando debe funcionar siempre y al margen de la fiabilidad de la red. Otro drama para avanzar en la conducción autónoma es el mapeado. Un coche que va solo no necesita leer un mapa como el de Google Maps. Tiene que "ver" cómo es su alrededor: "Necesita tener el mundo en tres dimensiones para que pueda saber dónde está con gran precisión: tienen carriles, línea continua doble, quién tiene preferencia", dice Urtasun. Sus algoritmos permiten también hacer este trabajo más fácil.