El DARPA Grand Challenge fue una serie de competiciones organizadas por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU. (DARPA) que desafiaba a los equipos a construir vehículos autónomos capaces de navegar largos recorridos desérticos sin intervención humana. Celebradas en 2004 y 2005, se atribuye ampliamente a estas carreras el impulso de la industria moderna de vehículos autónomos.
Carrera de 2004
El primer Grand Challenge, celebrado en marzo de 2004 a lo largo de un recorrido de aproximadamente 150 millas en el desierto de Mojave entre Barstow, California, y Primm, Nevada, ofrecía un premio de 1 millón de dólares a cualquier vehículo que pudiera completar la ruta de forma autónoma dentro de un límite de tiempo. Ningún vehículo terminó; la mejor actuación, del Red Team de la Universidad Carnegie Mellon, recorrió poco más de siete millas antes de quedarse atascado, y la carrera se informó ampliamente en ese momento como una demostración de cuán lejos estaba la navegación autónoma de ser viable en la práctica.
Carrera de 2005
DARPA celebró un segundo Grand Challenge en octubre de 2005 sobre un recorrido desértico similarmente largo, esta vez con un premio de 2 millones de dólares. Cinco vehículos completaron el recorrido completo, una mejora dramática atribuida a un año de intenso progreso en visión por computadora, fusión de sensores y software de navegación probabilística. Stanley, un Volkswagen Touareg autónomo construido por un equipo de Stanford liderado por Sebastian Thrun, terminó primero con el tiempo más rápido, superando por poco a dos vehículos del Red Team de Carnegie Mellon. El enfoque de Stanley combinaba detección por láser, visión por máquina y técnicas probabilísticas de clasificación de terreno que influyeron en la ingeniería de vehículos autónomos mucho más allá de la propia competición.
Legado
DARPA continuó con el Urban Challenge de 2007, que probó la navegación autónoma en tráfico urbano simulado con otros vehículos y leyes de tránsito en lugar de desierto abierto, empujando el campo hacia los problemas de detección y toma de decisiones que definirían el desarrollo comercial posterior de los vehículos autónomos. Muchos participantes y miembros de los equipos de la serie Grand Challenge pasaron a fundar o liderar esfuerzos importantes en vehículos autónomos: Thrun lideró posteriormente el proyecto de coche autónomo de Google, que se convirtió en Waymo, y numerosos ingenieros de los equipos competidores poblaron las divisiones de vehículos autónomos de fabricantes de automóviles y empresas tecnológicas durante las dos décadas siguientes. El Grand Challenge se cita con frecuencia, junto con el papel de la competición ImageNet en el aprendizaje profundo, como un ejemplo de una competición pública dirigida que acelera un subcampo completo de la IA y la robótica, y su énfasis en el rendimiento físico del mundo real se contrasta a menudo con los puntos de referencia solo de software, como MMLU o SWE-bench, que más tarde dominaron la evaluación de los modelos de lenguaje.