Andrew Stein, Ingeniero de Software Waymo – Serie de Entrevistas

Andrew Stein es un Ingeniero de Software que lidera el equipo de percepción para Waymo Via, los esfuerzos de entrega autónoma de Waymo. Waymo es una empresa de desarrollo de tecnología de conducción autónoma que es una subsidiaria de Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) Inc, la empresa matriz de Google.

¿Qué te atrajo inicialmente a la IA y la robótica?

Siempre me gustó hacer cosas que “hacían algo” desde que era muy joven. Las artes y manualidades podían ser divertidas, pero mi mayor pasión era trabajar en creaciones que también fueran funcionales de alguna manera. Mis partes favoritas de Mister Rogers’ Neighborhood eran las imágenes de cintas transportadoras y actuadores en fábricas automatizadas, viendo botellas y otros productos llenos o ensamblados, etiquetados y transportados. Era un gran fanático de Legos y otros juguetes de construcción. Luego, gracias a algunos éxitos en competencias de Diseño Asistido por Computadora (CAD) a través de la Asociación de Estudiantes de Tecnología en la escuela secundaria y la escuela superior, terminé consiguiendo un trabajo después de la escuela haciendo CAD para una pequeña empresa de inicio, Clipper Manufacturing. Allí, estaba diseñando diseños de fábricas para un enorme clasificador robótico y equipo de transporte asociado para lavar y organizar uniformes colgados para la industria de la confección minorista. Desde allí, fui a la Universidad de Tecnología de Georgia para estudiar ingeniería eléctrica, donde participé en el Club de Robótica IEEE y tomé algunas clases en Visión por Computadora. Esas eventualmente me llevaron al Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon para mi doctorado. Muchos de mis compañeros de posgrado de CMU han sido colegas cercanos desde entonces, tanto en Anki como en Waymo.

Anteriormente trabajaste como ingeniero líder en Anki, una empresa de robótica. ¿Cuáles son algunos de los proyectos en los que tuviste la oportunidad de trabajar en Anki?

Fui la primera contratación a tiempo completo en el proyecto Cozmo en Anki, donde tuve el privilegio de iniciar el repositorio de código desde cero y ver el producto a través de más de un millón de robots parecidos a juguetes enviados a los hogares de las personas. Ese trabajo se trasladó a nuestro siguiente producto, Vector, que fue otra versión más avanzada y autónoma de Cozmo. Pude trabajar en muchas partes de esos productos, pero fui responsable principalmente de la visión por computadora para la detección de caras, el reconocimiento de caras, la estimación de la pose 3D, la localización y otros aspectos de la percepción. También porté TensorFlow Lite para ejecutarlo en el sistema operativo integrado de Vector y ayudé a implementar modelos de aprendizaje profundo para ejecutarlos a bordo del robot para la detección de manos y personas.

También construí los sistemas de renderizado de ojos de Cozmo y Vector, lo que me dio la oportunidad de trabajar particularmente cerca de gran parte del muy talentoso y creativo equipo de animación de Anki, lo que también fue muy divertido.

En 2019, Waymo te contrató a ti y a otros doce expertos en robótica de Anki para adaptar su tecnología de conducción autónoma a otras plataformas, incluidos camiones comerciales. ¿Cuál fue tu reacción inicial a la perspectiva de trabajar en Waymo?

Conocía a muchos ingenieros actuales y pasados de Waymo y ciertamente estaba al tanto de la reputación de la empresa como líder en el campo de los vehículos autónomos. Disfruté mucho de la creatividad de trabajar en juguetes y productos educativos para niños en Anki, pero también estaba emocionado de unirme a una empresa más grande que trabajaba en un espacio tan impactante para la sociedad, para ver cómo se realizan el desarrollo de software y la seguridad a esta escala organizativa y nivel de complejidad técnica.

¿Puedes hablar sobre lo que es un día de trabajo en Waymo para ti?

La mayor parte de mi función se centra actualmente en guiar y hacer crecer a mi equipo mientras identificamos y resolvemos desafíos específicos de camiones en colaboración estrecha con otros equipos de ingeniería en Waymo. Eso significa que mis días se pasan en reuniones con mi equipo, otros líderes técnicos y gerentes de productos y programas mientras planeamos enfoques técnicos y organizativos para desarrollar y desplegar nuestro sistema de conducción autónoma, llamado Waymo Driver, y ampliar sus capacidades a nuestra flota en crecimiento de camiones. Además, dado que estamos contratando activamente, también dedico mucho tiempo a entrevistar a candidatos.

¿Cuáles son algunos de los desafíos únicos de visión por computadora y IA que se enfrentan con camiones autónomos en comparación con vehículos autónomos?

Aunque utilizamos la misma pila de tecnología básica en todos nuestros vehículos, hay algunas consideraciones nuevas específicas de la industria del camión que debemos tener en cuenta. En primer lugar, el dominio es diferente: en comparación con los automóviles de pasajeros, los camiones pasan mucho más tiempo en las autopistas, que son entornos de alta velocidad. Debido a la gran masa, los camiones son más lentos para acelerar y frenar que los automóviles, lo que significa que el Waymo Driver necesita percibir cosas desde muy lejos. Además, la construcción de la autopista utiliza diferentes marcadores y señales, e incluso puede involucrar cruces de mediana hacia el “lado incorrecto” de la carretera; hay leyes específicas de la autopista como cambiar de carril para vehículos detenidos en los arcenes; y puede haber muchos carriles de tráfico congestionado para navegar. Tener un punto ciego potencialmente más grande causado por un remolque es otro desafío que debemos superar.

Waymo recientemente comenzó a probar una flota de camiones pesados autónomos en Texas con conductores capacitados a bordo. En este punto del juego, ¿qué es lo que Waymo espera aprender de estas pruebas?

Nuestros camiones se prueban en las áreas en las que operamos (AZ / CA / TX / NM) para obtener experiencia y datos significativos en todos los tipos de situaciones que podríamos encontrar al conducir en la autopista. Este proceso ejercita nuestro software y hardware, lo que nos permite aprender cómo podemos seguir mejorando y adaptando nuestro Waymo Driver para el dominio del camión.

Al mirar específicamente a Texas: Dallas y Houston son conocidos por ser parte de los mayores centros de carga de los EE. UU. Al operar en ese entorno, podemos probar nuestro Waymo Driver en autopistas muy densas y rutas de envío, comprender mejor cómo otros conductores de camiones y automóviles de pasajeros se comportan en estas rutas y seguir perfeccionando la forma en que nuestro Waymo Driver reacciona y responde en estas regiones de conducción concurridas. Además, también nos permite probar en un lugar con condiciones climáticas únicas que pueden ayudarnos a impulsar nuestras capacidades en ese área.

¿Puedes hablar sobre el conjunto de datos abierto de Waymo, que incluye datos de sensores y datos etiquetados, y los beneficios para Waymo de compartir este conjunto de datos valioso?

En Waymo, estamos abordando algunos de los problemas más difíciles que existen en el aprendizaje automático. Para ayudar a la comunidad de investigación a hacer avances en la percepción de máquina y la tecnología de conducción autónoma, hemos lanzado el conjunto de datos abierto de Waymo, que es uno de los conjuntos de datos más grandes y diversos disponibles públicamente para la conducción autónoma. Disponible sin costo para los investigadores en waymo.com/open, el conjunto de datos consiste en 1,950 segmentos de datos de sensores de alta resolución y cubre una amplia variedad de entornos, desde centros urbanos densos hasta paisajes suburbanos, así como datos recopilados durante el día y la noche, al amanecer y al anochecer, en sol y lluvia. En marzo de 2020, también lanzamos los desafíos del conjunto de datos abierto de Waymo para proporcionar a la comunidad de investigación una forma de probar su experiencia y ver qué están haciendo los demás.

En tu opinión personal, ¿cuánto tiempo tomará que la industria logre una verdadera autonomía de nivel 5?

Hemos estado trabajando en esto durante más de diez años ahora y, por lo tanto, tenemos la ventaja de saber que esta tecnología llegará al mundo paso a paso. La tecnología de conducción autónoma es tan compleja y hemos llegado a donde estamos hoy en día gracias a los avances en tantos campos, desde la detección de hardware hasta el aprendizaje automático. Es por eso que hemos estado adoptando un enfoque gradual para introducir esta tecnología en el mundo. Creemos que es la forma más segura y responsable de proceder, y también hemos escuchado de nuestros pasajeros y socios que aprecian este enfoque reflexivo y medido que estamos tomando para desplegar esta tecnología de manera segura en sus comunidades.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Waymo Via.