Ingeniero de sistemas autónomos

Horario de trabajo

La mayoría de los ingenieros de sistemas autónomos trabajan a tiempo completo, a menudo más de las 40 horas habituales durante los periodos de pruebas intensivas o antes de hitos importantes del producto. El trabajo se divide entre el tiempo que pasan frente al ordenador diseñando algoritmos y analizando datos de sensores, y el tiempo que dedican en laboratorios, pistas de pruebas o sobre el terreno realizando ensayos en condiciones reales con vehículos, drones o robots. El trabajo de campo puede implicar madrugar, desplazarse a los lugares de ensayo o trabajar en condiciones meteorológicas variables, ya que los sistemas autónomos deben someterse a pruebas en los mismos entornos caóticos e impredecibles en los que acabarán operando. La mayoría de los ingenieros están contratados a tiempo completo por empresas automovilísticas, de robótica, aeroespaciales o startups tecnológicas, aunque algunos trabajan como contratistas o consultores en proyectos específicos.

Funciones típicas

• Diseño de algoritmos para la navegación, la planificación de rutas y la evitación de obstáculos
• Desarrollo de sistemas de fusión de sensores que combinan datos de cámaras, lidar, radar y GPS
• Desarrollar y probar sistemas de percepción que permitan a una máquina identificar objetos y peligros
• Desarrollar y perfeccionar software de control que traduzca las decisiones en movimientos físicos
• Realizar simulaciones para comprobar cómo responde un sistema ante miles de posibles situaciones
• Realizar pruebas de campo en condiciones reales con vehículos, drones o robots y analizar los resultados
• Identificar los casos extremos y los modos de fallo, y rediseñar los sistemas para gestionarlos de forma segura
• Colaborar con ingenieros mecánicos y eléctricos en el desarrollo de hardware que permita la autonomía
• Colaborar con los equipos de seguridad y normativos para cumplir con las normas legales y de seguridad del sector
• Análisis de grandes volúmenes de datos de sensores y de pruebas para mejorar el rendimiento del sistema
• Depuración de comportamientos inesperados detectados durante la simulación o las pruebas de campo
• Documentar la arquitectura del sistema, los resultados de las pruebas y los casos de seguridad para su revisión

Responsabilidades adicionales

• Mantenerse al día de los avances en aprendizaje automático, robótica y tecnología de sensores
• Presentación de los resultados de las pruebas y las conclusiones técnicas al equipo directivo de ingeniería o a los clientes
• Orientar a los ingenieros noveles en materia de software de autonomía y prácticas de pruebas
• Apoyo en la presentación de solicitudes reglamentarias y en los procesos de certificación de seguridad
• Gestión de las relaciones con los proveedores de sensores y hardware
• Colaborar en artículos de investigación, patentes o publicaciones técnicas
• Participar en las investigaciones de incidentes cuando una prueba no sale según lo previsto
• Ayudar a estimar los plazos y los riesgos técnicos de los nuevos proyectos de conducción autónoma

La mañana de un ingeniero de sistemas autónomos suele comenzar con la revisión de los datos de las pruebas del día anterior, ya se trate de una simulación del funcionamiento de un algoritmo de conducción autónoma o de las imágenes del vuelo de un dron por una pista de obstáculos. Buscan cualquier cosa inesperada, un momento en el que el sistema haya dudado, haya interpretado mal un objeto o haya reaccionado una fracción de segundo demasiado tarde, y comienzan a investigar la causa.

A menudo, la hora del mediodía se dedica a escribir y perfeccionar código, ajustar un algoritmo de percepción para que reconozca mejor a los peatones en condiciones de poca luz, adaptar un sistema de planificación de rutas para que se adapte a un cruce complicado o crear un nuevo escenario de simulación para someter al sistema a pruebas de estrés antes de que entre en contacto con el mundo real. Los ingenieros pasan con fluidez de la programación a la ejecución de simulaciones y al análisis de resultados, y suelen colaborar estrechamente con compañeros de equipo especializados en hardware, sensores o seguridad.

Por las tardes, puede que haya que acudir a una pista de pruebas o a un laboratorio para realizar una prueba en vivo, observando de cerca cómo un vehículo o un robot recorre un circuito mientras los sensores registran cada detalle. Después, el equipo analiza lo ocurrido, debate qué hay que cambiar y planifica la siguiente prueba. Los ingenieros también dedican tiempo a reuniones con ingenieros de seguridad o con organismos reguladores, ya que demostrar que un sistema es lo suficientemente seguro para el mundo real es tan importante como construirlo en primer lugar.

Habilidades sociales

• Un enfoque riguroso que antepone la seguridad y tiene en cuenta todos los posibles modos de fallo
• Gran capacidad para resolver problemas y razonamiento analítico
• Paciencia y perseverancia a lo largo de repetidos ciclos de pruebas y depuración
• Una comunicación clara entre los equipos de ingeniería, seguridad y negocio
• Sentirse cómodo con la ambigüedad, ya que los problemas de autonomía rara vez tienen una respuesta clara
• Colaboración entre las disciplinas de ingeniería mecánica, eléctrica y de software
• Atención al detalle a la hora de revisar los datos y los resultados de las pruebas
• Capacidad de adaptación a medida que las herramientas, la normativa y la tecnología evolucionan rápidamente
• Serenidad ante la presión durante las pruebas de campo de alto riesgo
• La curiosidad y el afán por comprender exactamente por qué algo ha fallado
• Conciencia ética sobre el impacto en el mundo real de las decisiones autónomas
• Disposición para seguir aprendiendo a medida que el sector avanza rápidamente

Habilidades técnicas

• Programación en Python, C++ o lenguajes similares utilizados en robótica y autonomía
• Aprendizaje automático y visión artificial para la percepción y el reconocimiento de objetos
• Técnicas de fusión de sensores que combinan lidar, radar, cámaras y GPS
• Planificación de trayectorias, teoría del control y algoritmos de navegación
• Herramientas de simulación para probar sistemas autónomos antes de su implantación en el mundo real
• Robot Operating System (ROS) o marcos de software de robótica similares
• Análisis y visualización de datos para la interpretación de datos de sensores y de ensayos
• Conocimiento de las normas de seguridad y los requisitos normativos aplicables a los sistemas autónomos
• Conocimientos sobre hardware, como sistemas integrados, microcontroladores y actuadores
• Metodologías de ensayo y validación para sistemas críticos para la seguridad

• Ingeniero de percepción: se centra en cómo un sistema percibe e interpreta su entorno mediante cámaras, lidar y radar.
• Ingeniero de controles: diseña los sistemas que traducen las decisiones en movimientos físicos precisos
• Ingeniero de planificación y navegación: Desarrolla los algoritmos que determinan hacia dónde debe dirigirse un sistema y cómo hacerlo.
• Ingeniero de simulación: Crea entornos virtuales para probar los sistemas de autonomía de forma segura antes de las pruebas en el mundo real.
• Ingeniero de vehículos autónomos: especializado en coches y camiones autónomos
• Ingeniero de autonomía de drones: se centra en el vuelo autónomo, la navegación y la evitación de obstáculos en vehículos aéreos
• Ingeniero en autonomía marina y submarina: diseña sistemas para embarcaciones autónomas y vehículos submarinos
• Ingeniero de robótica industrial y de almacén: diseña sistemas de autonomía para robots que operan en fábricas y almacenes

• Empresas del sector de la automoción y de los vehículos autónomos
• Fabricantes de drones y de productos aeroespaciales
• Empresas de robótica y automatización de almacenes
• Agencias de investigación del ámbito de la defensa y del gobierno
• Empresas de logística y reparto
• Empresas de tecnología agrícola que fabrican maquinaria agrícola autónoma
• Empresas de exploración marítima y submarina
• Laboratorios de investigación universitarios y gubernamentales
• Startups tecnológicas que desarrollan nuevas plataformas de conducción autónoma
• Empresas de transporte compartido y de movilidad
• Fabricantes de maquinaria minera y de maquinaria pesada
• Organizaciones de exploración espacial que construyen rovers y naves espaciales autónomos

Los ingenieros de sistemas autónomos trabajan en un ámbito en el que los errores pueden tener consecuencias graves, a veces incluso mortales, por lo que la presión para realizar pruebas exhaustivas y analizar minuciosamente todos los posibles modos de fallo es enorme. A diferencia de muchos errores de software, que pueden solucionarse fácilmente más adelante con un parche, un fallo en el proceso de toma de decisiones de un sistema autónomo puede causar daños reales antes de que nadie se dé cuenta, lo que significa que los ingenieros no pueden escatimar en seguridad, por muy ajustado que sea el plazo.

El ritmo de trabajo sobre el terreno es exigente. Es habitual trabajar muchas horas, sobre todo en torno a hitos importantes de las pruebas, lanzamientos de productos o revisiones normativas, y el trabajo de campo puede implicar madrugar, viajar o trabajar en condiciones climáticas adversas. El trabajo también puede resultar emocionalmente duro en ocasiones, ya que los ingenieros deben afrontar abiertamente y documentar todas las formas en que un sistema podría fallar, incluidos los escenarios que entrañan un riesgo real para las personas.

Dado que la tecnología y la normativa en materia de conducción autónoma siguen evolucionando rápidamente, los ingenieros deben comprometerse a seguir formándose de forma continua a lo largo de toda su carrera profesional. Lo que hoy se considera una buena práctica puede verse sustituido por métodos más eficaces en tan solo unos años, por lo que los ingenieros que deseen mantenerse a la vanguardia deben estar al día de los rápidos avances en investigación en los campos del aprendizaje automático, los sensores y la ingeniería de seguridad.

• Los rápidos avances en el aprendizaje automático mejoran la percepción y la toma de decisiones en tiempo real
• El creciente despliegue de robotaxis y vehículos autónomos de reparto en determinadas ciudades
• Expansión del uso de drones autónomos para la distribución, la agricultura y la inspección de infraestructuras
• El uso cada vez mayor de la simulación y los datos sintéticos para poner a prueba situaciones poco frecuentes y peligrosas de forma segura
• El creciente control regulador y las nuevas normas de seguridad para los vehículos autónomos y los robots
• El auge de los sistemas autónomos en almacenes, puertos y explotaciones mineras
• Los avances en la tecnología de sensores hacen que los sistemas lidar y radar sean más pequeños, más baratos y más precisos
• Mayor colaboración entre los ingenieros especializados en autonomía y los equipos de investigación en inteligencia artificial
• Expansión de los sistemas autónomos a la exploración submarina y espacial
• Mayor atención por parte del público y del sector hacia la explicabilidad y la confianza en la toma de decisiones autónoma

Muchos ingenieros de sistemas autónomos crecieron fascinados por la forma en que las máquinas toman decisiones, ya fuera programando un sencillo robot para que recorriera un laberinto, construyendo vehículos teledirigidos e intentando automatizarlos, o enganchándose a los videojuegos y las simulaciones relacionadas con la física y la navegación. Las competiciones de robótica, los clubes de programación y las ferias de ciencias eran lugares habituales en los que su curiosidad por las máquinas inteligentes comenzó a tomar forma.

A otros les atraían desde muy pequeños el espacio, la aviación o la exploración oceánica, y soñaban con vehículos que pudieran llegar a lugares a los que los seres humanos no pudieran acceder fácilmente. Solían disfrutar de las matemáticas, la física y la informática cuando estas se relacionaban con algo que se moviera y fuera tangible, y les gustaba el reto de averiguar no solo cómo construir una máquina, sino también cómo hacerla lo suficientemente inteligente como para hacer frente a lo inesperado.